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Spark之【SparkSQL编程】系列(No3)——《RDD、DataFrame、DataSet三者的共性和区别》


        本篇作为【SparkSQL编程】系列的第三篇博客,为大家介绍的是​RDD、DataFrame、DataSet三者的共性和区别​。

        ​码字不易,先赞后看,养成习惯!

Spark之【SparkSQL编程】系列(No3)——《RDD、DataFrame、DataSet三者的共性和区别》_RDD


文章目录

  • ​​5. RDD、DataFrame、DataSet​​
  • ​​5.1 三者的共性​​
  • ​​5.2 三者的区别​​
  • ​​5.3 转化总结​​

5. RDD、DataFrame、DataSet

Spark之【SparkSQL编程】系列(No3)——《RDD、DataFrame、DataSet三者的共性和区别》_RDD_02

        在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象,分别是​​DataFrame​​和​​DataSet​​。他们和RDD有什么区别呢?首先从版本的产生上来看:

RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6)

        如果同样的数据都给到这三个​数据结构​,他们分别计算之后,都会给出相同的结果。不同是的他们的​执行效率​和​执行方式​。

        在后期的Spark版本中,DataSet会逐步取代RDD和DataFrame成为唯一的API接口。

5.1 三者的共性

        1. RDD、DataFrame、Dataset 全都是spark平台下的分布式弹性数据集,为处理超大型数据提供便利。

        2. 三者都有惰性机制,在进行创建、转换,如map方法时,不会立即执行,只有在遇到Action(行动算子)如foreach时,三者才会开始遍历运算。

        3. 三者都会根据spark的内存情况​自动缓存​运算,这样即使数据量很大,也不用担心会内存溢出。

        4. 三者都有partition的概念

        5.三者有许多共同的函数,如filter,排序等

        6.在对DataFrame和Dataset进行操作许多操作都需要这个包进行支持

        ​import spark.implicits._

        7. DataFrame和Dataset均可使用​模式匹配​获取各个字段的值和类型

例如:

DataFrame:

testDF.map{
case Row(col1:String,col2:Int)=>
println(col1);println(col2)
col1
case _=>
""
}

Dataset:

case class Coltest(col1:String,col2:Int)extends Serializable //定义字段名和类型
testDS.map{
case Coltest(col1:String,col2:Int)=>
println(col1);println(col2)
col1
case _=>
""
}

5.2 三者的区别

1.RDD:

        1). RDD一般和spark mlib(机器学习库)同时使用


        2). RDD不支持sparksql操作


2.DataFrame:

        1). 与RDD和Dataset不同,​DataFrame每一行的类型固定为Row​,每一列的值没法直接访问,只有通过​解析​才能获取各个字段的值,如:

testDF.foreach{
line =>
val col1=line.getAs[String]("col1")
val col2=line.getAs[String]("col2")
}

        2). DataFrame与Dataset一般不与spark mlib同时使用。

        3). DataFrame与Dataset均支持sparksql的操作,比如select,groupby之类,还能​注册临时表/视窗,进行sql语句操作​,如:

dataDF.createOrReplaceTempView("tmp")
spark.sql("select ROW,DATE from tmp where DATE is not null order by DATE").show(100,false)

        4). DataFrame与Dataset支持一些特别方便的保存方式,比如保存成csv,可以带上表头,这样每一列的字段名一目了然。

//保存
val saveoptions = Map("header" -> "true", "delimiter" -> "\t", "path" -> "hdfs://hadoop102:9000/test")
datawDF.write.format("com.atguigu.spark.csv").mode(SaveMode.Overwrite).options(saveoptions).save()
//读取
val options = Map("header" -> "true", "delimiter" -> "\t", "path" -> "hdfs://hadoop102:9000/test")
val datarDF= spark.read.options(options).format("com.atguigu.spark.csv").load()

        利用这样的保存方式,可以方便的获得字段名和列的对应,而且分隔符(delimiter)可以自由指定。

3.Dataset:

        1). Dataset和DataFrame拥有完全相同的成员函数,区别只是每一行的数据类型不同。

        2). DataFrame也可以叫Dataset[Row],每一行的类型是Row,不解析,每一行究竟有哪些字段,各个字段又是什么类型都无从得知,只能用上面提到的getAS方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段。而Dataset中,每一行是什么类型是不一定的,在自定义了case class之后可以很自由的获得每一行的信息。

示例:

case class Coltest(col1:String,col2:Int)extends Serializable //定义字段名和类型
/**
rdd
("a", 1)
("b", 1)
("a", 1)
**/
val test: Dataset[Coltest]=rdd.map{line=>
Coltest(line._1,line._2)
}.toDS
test.map{
line=>
println(line.col1)
println(line.col2)
}

        可以看出,Dataset在需要访问列中的某个字段时是非常方便的,然而,如果要写一些适配性很强的函数时,如果使用Dataset,行的类型又不确定,可能是各种case class,无法实现适配,这时候用DataFrame即Dataset[Row]就能比较好的解决问题。

5.3 转化总结

        关于RDD、DataFrame、DataSet之间如何相互转换,博主已经在该系利的前几篇博客中说明白了~这里就以一张图的形式为大家总结复习一下!

Spark之【SparkSQL编程】系列(No3)——《RDD、DataFrame、DataSet三者的共性和区别》_云计算/大数据_03

        好了,本次的分享就到这里。受益的小伙伴或对大数据技术感兴趣的朋友记得点赞关注一下哟~下一篇博客,将介绍​​如何在IDEA上编写SparkSQL程序​​,敬请期待!!!



Spark之【SparkSQL编程】系列(No3)——《RDD、DataFrame、DataSet三者的共性和区别》_sparksql_04



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