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

大数据梦想家

发布于 2021-01-27 11:00:22

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发布于 2021-01-27 11:00:22

文章被收录于专栏：大数据成长之路

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!

5. RDD、DataFrame、DataSet

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。