Sparkの中でDataFrameとDatasetの違いは何ですか？
Sparkの場合、DataFrameとDatasetは、データを表現するためのデータ構造ですが、いくつかの違いがあります。
- DataFrameは、データを表形式で整理するデータ構造であり、関係データベースのテーブルに似ています。DataFrameは動的型のデータ構造であり、コンパイル時に型をチェックせず、ランタイムで処理します。DataFrameには、データを簡単に処理できるフィルタリング、並べ替え、集計などの操作関数が用意されています。
- Datasetは、Spark2.0で導入された新しいデータ構造であり、コンパイル時にタイプをチェックする強力なタイプのデータ構造です。 DatasetはDataFrameに変換することができ、プログラムインターフェイスを使用して操作することもできます。 Datasetはいくつかの状況でパフォーマンスが向上することがあります。なぜならば、コンパイル時のタイプ情報を活用してコードを最適化することができるためです。
DataFrameは構造化データを処理するのに適していますが、Datasetは半構造化データやより厳密な型チェックが必要な場面に適しています。実際の使用では、状況に応じてDataFrameかDatasetかを選択することができます。
