В чем разница между Dataset и DataFrames в Apache Spark?

Некоторые различия между Dataset и DataFrames в Apache Spark:

• Формат представления данных. techvidvan.com DataFrames организуют данные в именованных столбцах, подобно таблице в реляционной базе данных. techvidvan.com spark.apache.org Dataset представляет данные в форме коллекции объектов строки или объектов JVM. techvidvan.com data-flair.training
• Проверка типов. www.silicloud.com DataFrames — слабо типизированная структура, типы проверяются во время выполнения. www.silicloud.com Dataset — сильно типизированная структура, типы проверяются во время компиляции. www.silicloud.com
• Поддержка источников данных. techvidvan.com DataFrames позволяют обрабатывать данные в разных форматах, например AVRO, CSV, JSON, и из систем хранения HDFS, таблиц HIVE, MySQL. techvidvan.com Dataset также поддерживает данные из разных источников. techvidvan.com
• Поддержка языков программирования. techvidvan.com DataFrames доступны на четырёх языках: Java, Python, Scala и R. techvidvan.com Dataset — только на Scala и Java. techvidvan.com
• Оптимизация. techvidvan.com DataFrames оптимизируются с помощью оптимизатора Spark Catalyst. techvidvan.com Dataset предлагает концепцию оптимизатора DataFrame Catalyst для оптимизации плана запросов. techvidvan.com data-flair.training
• Автоопределение схемы. techvidvan.com DataFrames автоматически обнаруживают схему с помощью метахранилища Hive, вручную её указывать не нужно. techvidvan.com Dataset автоматически обнаруживает схему файлов благодаря использованию механизма Spark SQL. techvidvan.com

В целом DataFrames подходят для обработки структурированных данных, а Dataset — для обработки полуструктурированных данных или сценариев, требующих более строгой проверки типов. www.silicloud.com