作者：韩信子@ShowMeAI

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1.Spark Dataframe 简介

在高版本的Spark中，我们可以使用Dataframe这个结构形态更方便快捷地对数据进行处理，而且它也和我们熟悉的python pandas Dataframe的很多操作可以类比关联。

DataFrame是一个以命名列方式组织的分布式数据集。在概念上，它跟关系型数据库中的一张表或者1个Python(或者R)中的data frame一样，但是进行了一些优化。DataFrame可以根据结构化的数据文件、hive表、外部数据库或者已经存在的RDD构造。

根据官方文档的解释，我们可以发现 Spark DataFrame 有以下几个核心点：

• 分布式的数据集
• 与关系型数据库中的table、excel 里的一张 sheet、python/R 里的 DataFrame等类似
• 拥有丰富的操作函数，类似于 RDD 中的算子
• 一个 DataFrame 可以被注册成一张数据表，然后用 SQL 语言在上面操作
• 丰富的创建方式：结构化数据文件、Hive表、外部数据库、已有的RDD

1）DataFrame的优势

DataFrame API 是在 R 和 Python Pandas Dataframe 灵感之上设计的，具有以下功能特性：

• 从KB到PB级的数据量支持
• 多种数据格式和多种存储系统支持
• 通过Spark SQL 的 Catalyst 优化器进行先进的优化，生成代码
• 通过Spark无缝集成所有大数据工具与基础设施
• 为Python、Java、Scala和R语言（SparkR）API

简单来说，DataFrame 能够更方便的操作数据集，而且因为其底层是通过 Spark SQL 的 Catalyst优化器生成优化后的执行代码，所以其执行速度会更快。

2）Spark生态及DataFrame所处位置

2.DataFrame 创建方式

1）创建DataFrame的数据源

Spark SQL，DataFrame，datasets 共用 Spark SQL 库，三者共享同样的代码优化、生成以及执行流程，所以 SQL，DataFrame，datasets 的入口都是 SQLContext。

2）创建DataFrame的步骤

以python代码（pyspark）为例，我们在创建spark Dataframe之前，需要先初试化Sparksession。

• 获取数据集与代码 → ShowMeAI的官方GitHub https://github.com/ShowMeAI-Hub/awesome-AI-cheatsheets
• 运行代码段与学习 → 在线编程环境 http://blog.showmeai.tech/python3-compiler

基于sparksession对象我们可以通过read函数对不同类型的文本形态数据进行加载（比如下图演示的是json格式）

• 获取数据集与代码 → ShowMeAI的官方GitHub https://github.com/ShowMeAI-Hub/awesome-AI-cheatsheets
• 运行代码段与学习 → 在线编程环境 http://blog.showmeai.tech/python3-compiler

当然，我们也可以通过RDD初始化spark Dataframe，参考代码如下图所示：

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• 运行代码段与学习 → 在线编程环境 http://blog.showmeai.tech/python3-compiler

我们也可以直接从csv文件加载数据，如下图参考代码所示：

• 获取数据集与代码 → ShowMeAI的官方GitHub https://github.com/ShowMeAI-Hub/awesome-AI-cheatsheets
• 运行代码段与学习 → 在线编程环境 http://blog.showmeai.tech/python3-compiler

构建完成的spark Dataframe可以通过printSchema查看Dataframe的结构形态，如下参考代码所示：

• 获取数据集与代码 → ShowMeAI的官方GitHub https://github.com/ShowMeAI-Hub/awesome-AI-cheatsheets
• 运行代码段与学习 → 在线编程环境 http://blog.showmeai.tech/python3-compiler

3.DataFrame数据核心操作

DataFrame的操作API汇总如下图所示：

1）Agg

可以通过agg操作对spark Dataframe的数据进行聚合统计。

2）Alias

Alias操作主要是对spark Dataframe的字段进行重命名操作。

3）Cache

cache用于对数据持久化，对应操作下的数据，不会在spark计算过程中反复计算。

4）Collect

collect操作会把数据直接把数据取回内存，以python列表形态返回。

5）Columns

可以通过columns操作获取字段名称列表。

6）Corr

对于数据的统计计算，比如相关性可以通过corr操作完成。

7）Count

可以通过count操作完成Dataframe数据的计数统计。

8）Describe

我们通过describe函数可以查看Dataframe数据的基本统计信息。

9）Distinct

如果要对Dataframe数据进行虑重操作，可以使用distinct算子操作。

10）Drop

删除数据或者字段都可以通过drop算子完成。

11）Dropna

dropna可以帮助我们剔除掉数据中的缺失值记录或者字段。

12）Fillna

我们可以通过fillna来填充Dataframe缺失值。

13）Filter

我们可以通过filter操作对spark Dataframe的数据进行条件过滤。

14）First

first可以取出spark Dataframe的第1条数据记录并返回。

15）FlatMap

Spark Dataframe中的flatmap和RDD中的操作类似，也可以帮助我们把数据变换并平铺返回。

16）Head

可以通过head操作返回前n条数据记录。

17）Groupby

对于Spark Dataframe大数据的分组可以通过groupby完成

18）Join

我们通过Join操作对Spark Dataframe的不同数据表进行连接聚合。

19）OrderBy

可以通过orderby对spark Dataframe数据进行排序操作。

4.Spark SQL 操作

• 《更多资料 → 数据科学工具速查 | Spark使用指南(SQL版)》

1）通过SQL对数据进行操作

除了使用DataFrame API数据，还可以注册成table，通过SQL对数据进行操作。

2）案例详解