반응형
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
Tags
- 하둡에코시스템
- 데이터베이스복사
- 지연연산
- 런타임데이터영역
- 프로그래머스힙
- 문맥교환
- Catalyst Optimizer
- 프로그래머스
- ORACLE문법
- 데이터 수집
- lazy evaluation
- 데이터엔지니어링
- 하둡
- 데이터파이프라인
- 카프카
- EMR 구조
- 스파크
- freenom
- Databricks
- 실행엔진
- 프로그래머스 큰 수 만들기
- 빌드도구
- 하둡1.0
- Spark
- AWS Crawler
- ORACLE MSSQL차이
- Spark 최적화
- 하둡2.0
- 서버간 복사
- kafka 설치
Archives
- Today
- Total
목록Spark 최적화 (1)
띵유로그

Spark 의 프로그래밍 API에는 고수준 API(구조적 API)와 저수준 API가 있습니다. 고수준 API(구조적 API) DataFrame SQL Dataset 저수준 API RDD 이번 포스팅에서는 고수준 API인 DataFrame에 대해 알아보고, RDD와 어떤점이 다른지 적어보려한다. 짧게 말하면 DataFrame은 API가 간결하면서 쿼리 최적화를 자동으로 해주기때문에 RDD보다 성능이 더 좋다. 보통 물리적으로 데이터 배치를 세밀하게 제어해야하는 상황에서 RDD를 사용한다. DataFrame은 RDD의 특징을 상속받고있기때문에 RDD에 대한 이해가 선행되어야한다. RDD란? RDD (Resilient Distributed Database) RDD란 오류에 강한 분산 데이터베이스이다. 만약, ..
DataEngineering/SPARK
2020. 12. 6. 20:53