大家开发 ETL 时哪个用的多， Spark RDD vs DataFrame vs DataSet vs Spark SQL？
leiuu 2020-07-14 11:10:54 +08:00 2819 次点击这是一个创建于 1915 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
RT 。 后续可能想要做 hive 任务到 Spark 的迁移。 目前在这几个 API 中比较纠结。 想了解，一版生产这几个哪个用的多（在 etl 任务中），如果有好的生产模板推荐，那就更好的了。
 | 1 shuianfendi6 2020-07-14 11:17:27 +08:00 DataFrame 吧，rdd 已经被取代了 spark sql 写起来很爽，但是类型检查啥的都没，容易出错 |
 | 2 F281M6Dh8DXpD1g2 2020-07-14 11:19:34 +08:00 DataFrame vs DataSet vs Spark SQL 这三个现在是一个东西 没事别用 rdd |
 | 3 leiuu OP @shuianfendi6 rdd 可能一些较复杂的操作 还有一点用处 @liprais 可否展开说说。具体语法上呢，倾向于直接写 sql 还是用 spark 的语法如 where 、groupBy 、join 等。 |
| 4 F281M6Dh8DXpD1g2 2020-07-14 11:24:32 +08:00 @leiuu 你会哪个就用哪个呗 这三个东西现在没有任何区别 |
 | 5 hantsy 2020-07-14 11:25:33 +08:00 ETL 只用过 Spring Batch |
| 6 leiuu OP @liprais 明白。这个三种倒是上手都比较快。spark sql 因为和标准 sql 类似可能会简单些。其实是想了解这几种用法实际生产过程有没有一些问题。哪种更适合代替 hive 生产数据。当然原理上应该都是基于 rdd 实现。 |
 | 8 RudyGuo 2020-07-14 11:53:29 +08:00 hive sql 和 Spark sql 语法基本一样 |
| 9 hantsy 2020-07-14 12:04:35 +08:00 @leiuu Spring Batch 只作处理 ETL，不管数据的 Source，Sink 。 现在的话，大数据服务应该考虑 Spring Cloud Data Flow，复杂处理流程有可视化 Web UI 支持，管理不同的数据来源，处理过程可以开发成 Severless 程序，动态安装和组装成流程。 |
| 10 hantsy 2020-07-14 12:08:01 +08:00 Apache 上大数据方面比 Flink，Beam 没有用过，不过我一些经历，老外更喜欢是买背后商业公司的服务，开源项目支持力度实在不够。 |
 | 11 Comdex 2020-07-14 13:16:06 +08:00  1 一般写 SparkSQL， 业务逻辑复杂就上 DataFrame 加点 java 代码 |
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