DataFrame と RDD の違いは何ですか？
SparkのDataFrameとRDDはどちらもSparkの抽象データ型ですが、使用方法や操作方法にはいくつかの違いがあります。
- DataFrameは、RDDを基にした高度な抽象化であり、より高度なAPIと多機能を提供しています。DataFrameは、列を中心としたデータ構造であり、リレーショナルデータベースのテーブルに似たものであり、各列にはそれぞれデータ型があります。DataFrameは、SQLクエリ、DataFrame API、Spark SQLを使って操作やクエリを行うことができます。
- RDD（Resilient Distributed Dataset）は、Sparkにおける最も基本的なデータ抽象であり、不変の分散オブジェクトコレクションです。RDDは、map、filter、reduceなどのより低レベルの操作インターフェイスを提供し、ユーザーはデータのパーティションとスケジューリングを手動で管理する必要があります。一方、DataFrameはより高度な抽象化を提供し、低レベルのパーティションやスケジューリングの詳細を隠蔽し、ユーザーがより便利にデータの処理と分析を行うことができるようになります。
総じて言えば、DataFrameはRDDよりも高度で便利であり、データ処理や分析に適しています。一方、RDDは柔軟性があり、カスタムデータ処理ロジックが必要な場合に適しています。実際の使用では、具体的なニーズに応じてDataFrameかRDDを選択することができます。
