Spark RDD、DataFrame、DataSet比较-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Spark RDD、DataFrame、DataSet比较。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

在Spark的学习当中，RDD、DataFrame、DataSet可以说都是需要着重理解的专业名词概念。尤其是在涉及到数据结构的部分，理解清楚这三者的共性与区别，非常有必要。

Spark RDD、DataFrame、DataSet比较,spark,大数据
RDD，作为Spark的核心数据抽象，是Spark当中不可或缺的存在，而在SparkSQL中，Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。

RDD、DataFrame、DataSet三者的共性：
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。
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如foreach时，三者才会开始遍历运算。
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。
三者都有partition的概念。三者有许多共同的函数，如filter，排序等。

DataFrame、DataSet和RDD有什么区别？

首先从版本的产生上来看：RDD(Spark1.0)—>Dataframe(Spark1.3)—>Dataset(Spark1.6)

RDD：
RDD一般和spark mlib同时使用。
RDD不支持sparksql操作。
DataFrame：
①与RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为Row，只有通过解析才能获取各个字段的值。
②DataFrame引入了schema和off-heap
schema：RDD每一行的数据，结构都是一样的。这个结构就存储在schema中。Spark通过schame就能够读懂数据，因此在通信和IO时就只需要序列化和反序列化数据，而结构的部分就可以省略了。
off-heap：意味着JVM堆以外的内存，这些内存直接受操作系统管理（而不是JVM）。Spark能够以二进制的形式序列化数据(不包括结构)到off-heap中，当要操作数据时，就直接操作off-heap内存。由于Spark理解schema，所以知道该如何操作。
off-heap就像地盘，schema就像地图，Spark有地图又有自己地盘了，就可以自己说了算了，不再受JVM的限制，也就不再收GC的困扰了。
③结构化数据处理非常方便，支持Avro，CSV，Elasticsearch数据等，也支持Hive，MySQL等传统数据表。
④兼容Hive，支持Hql、UDF
有schema和off-heap概念，DataFrame解决了RDD的缺点，但是却丢了RDD的优点。DataFrame不是类型安全的（只有编译后才能知道类型错误），API也不是面向对象风格的。
Dataset：
①DataSet集中了RDD的优点（强类型和可以用强大lambda函数）以及Spark SQL优化的执行引擎。DataSet可以通过JVM的对象进行构建，可以用函数式的转换（map/flatmap/filter）进行多种操作。
②DataSet结合了RDD和DataFrame的优点，并带来的一个新的概念Encoder。DataSet通过Encoder实现了自定义的序列化格式，使得某些操作可以在无需序列化情况下进行。另外Dataset还进行了包括Tungsten优化在内的很多性能方面的优化。
③Dataset<Row>等同于DataFrame（Spark 2.X）

RDD、DataFrame、DataSet的创建：

创建RDD
在Spark中创建RDD的方式主要分为2种：
1.读取内存数据创建RDD
2.读取文件创建RDD
3.通过其他RDD创建RDD

1、读取内存数据创建RDD
读取内存数据创建RDD，Spark主要提供了两个方法：parallelize和makeRDD。
使用makeRDD创建RDD的时候还可以指定分区数量。

val sc = new SparkContext(new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("CreateRDD"))
// 从内存中创建RDD，将内存中集合的数据作为处理的数据源
val seq = Seq[Int](elems = 1,2,3,4)
// parallelize方法创建RDD
// val rdd = sc.parallelize(seq)
// makeRDD方法创建RDD
// val rdd = sc.makeRDD(seq)
// 指定分区数量创建RDD
val rdd = sc.makeRDD(seq,3)
rdd.collect().foreach(println)
sc.stop()

2、读取文件创建RDD
读取文件创建RDD，Spark提供了textFile和wholeTextFiles方法：
textFile：以行为单位进行读取数据，
wholeTextFiles：以文件为单位读取数据，读取的结果为元组形式，第一个值为文件路径，第二个值为文件内容。

val sc = new SparkContext(new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Rdd_File"))
// textFile方法读取文件创建RDD
// val rdd = sc.textFile(path = "test.txt")
// textFile方法也是可以指定分区数量的
// val rdd = sc.textFile(path = "test.txt", 3)
// wholeTextFiles方法读取多个文件创建RDD
val rdd = sc.wholeTextFiles(path = "test*.txt")
rdd.collect().foreach(println)
sc.stop()

3、通过其他RDD创建RDD

val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getName).setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd: RDD[String] = sc.textFile("D:\\develop\\workspace\\bigdata2021\\spark2021\\input")
val flatRDD: RDD[String] = rdd.flatMap(_.split(" "))
sc.stop()

创建DataFrame

1、通过Seq生成

val spark = SparkSession
.builder()
.appName(this.getClass.getSimpleName).master("local")
.getOrCreate()

val df = spark.createDataFrame(Seq(
("ming", 20, 15552211521L),
("hong", 19, 13287994007L),
("zhi", 21, 15552211523L)
)) toDF("name", "age", "phone")

df.show()

2、读取Json文件生成

json文件内容
{"name":"ming","age":20,"phone":15552211521}
{"name":"hong", "age":19,"phone":13287994007}
{"name":"zhi", "age":21,"phone":15552211523}

val dfJson = spark.read.format("json").load("/Users/shirukai/Desktop/HollySys/Repository/sparkLearn/data/student.json")
dfJson.show()

3、读取csv文件生成

csv文件
name,age,phone
ming,20,15552211521
hong,19,13287994007
zhi,21,15552211523

val dfCsv = spark.read.format("csv").option("header", true).load("/Users/shirukai/Desktop/HollySys/Repository/sparkLearn/data/students.csv")
dfCsv.show()

4、通过Json格式的RDD生成（弃用）

val sc = spark.sparkContext
import spark.implicits._
val jsonRDD = sc.makeRDD(Array(
"{\"name\":\"ming\",\"age\":20,\"phone\":15552211521}",
"{\"name\":\"hong\", \"age\":19,\"phone\":13287994007}",
"{\"name\":\"zhi\", \"age\":21,\"phone\":15552211523}"
))

val jsonRddDf = spark.read.json(jsonRDD)
jsonRddDf.show()

5、通过Json格式的DataSet生成

val jsonDataSet = spark.createDataset(Array(
"{\"name\":\"ming\",\"age\":20,\"phone\":15552211521}",
"{\"name\":\"hong\", \"age\":19,\"phone\":13287994007}",
"{\"name\":\"zhi\", \"age\":21,\"phone\":15552211523}"
))
val jsonDataSetDf = spark.read.json(jsonDataSet)

jsonDataSetDf.show()

6、通过csv格式的DataSet生成

val scvDataSet = spark.createDataset(Array(
"ming,20,15552211521",
"hong,19,13287994007",
"zhi,21,15552211523"
))
spark.read.csv(scvDataSet).toDF("name","age","phone").show()

7、动态创建schema

val schema = StructType(List(
StructField("name", StringType, true),
StructField("age", IntegerType, true),
StructField("phone", LongType, true)
))
val dataList = new util.ArrayList[Row]()
dataList.add(Row("ming",20,15552211521L))
dataList.add(Row("hong",19,13287994007L))
dataList.add(Row("zhi",21,15552211523L))
spark.createDataFrame(dataList,schema).show()

8、通过jdbc创建

//第八种：读取数据库（mysql）
val options = new util.HashMap[String,String]()
options.put("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/spark")
options.put("driver","com.mysql.jdbc.Driver")
options.put("user","root")
options.put("password","hollysys")
options.put("dbtable","user")

spark.read.format("jdbc").options(options).load().show()

创建Dateset

1、通过createDataset（seq,list,rdd）

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.{Dataset, SparkSession}

object CreateDataset {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[4]").appName(this.getClass.getName).getOrCreate()
// 需要导入隐式转换
import spark.implicits._

val sc: SparkContext = spark.sparkContext
//通过seq创建Dataset
val seqDs: Dataset[Int] =spark.createDataset(1 to 10)
//通过list创建Dataset
val listDs: Dataset[(String, Int)] = spark.createDataset(List(("a",1),("b",2),("c",3)))
//通过rdd创建Dataset
val rddDs: Dataset[(String, Int, Int)] = spark.createDataset(sc.parallelize(List(("a",1,2),("b",2,3),("c",3,4))))

seqDs.show()
listDs.show()
rddDs.show()
}

}

2、通过case class

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{Dataset, SparkSession}

import scala.collection.mutable

object CreateDataSetByCaseClass {

case class Point(label:String,x:Double,y:Double)
case class Category(id:Long,name:String)

def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[4]").appName(this.getClass.getName).getOrCreate()
// 需要导入隐式转换
import spark.implicits._

val sc: SparkContext = spark.sparkContext
//通过Point的样例类创建一个seq，并将它转化为Dataset
val points: Dataset[Point] = Seq(Point("bar",2.6,3.5),Point("foo",4.0,3.7)).toDS()
//通过Category的样例类创建一个seq，并将它转化为Dataset
val categories: Dataset[Category] = Seq(Category(1,"bar"),Category(2,"foo")).toDS()
//进行join连接,注意这里需要传入三个”=“，这时一个方法
points.join(categories,points("label")===categories("name")).show()

//通过Point的样例类创建一个List，并将它转化为Dataset
val points2: Dataset[Point] = List(Point("bar",2.6,3.5),Point("foo",4.0,3.7)).toDS()
//通过Category的样例类创建一个List，并将它转化为Dataset
val categories2: Dataset[Category] = List(Category(1,"bar"),Category(2,"foo")).toDS()
//进行join连接,注意这里需要传入三个”=“，这时一个方法
points2.join(categories2,points2("label")===categories2("name")).show()

//通过Point的样例类创建一个RDD，并将它转化为Dataset
val points3: Dataset[Point] = sc.parallelize(List(Point("bar",2.6,3.5),Point("foo",4.0,3.7))).toDS()
//通过Category的样例类创建一个RDD，并将它转化为Dataset
val categories3: Dataset[Category] = sc.parallelize(List(Category(1,"bar"),Category(2,"foo"))).toDS()
points3.join(categories3,points3("label")===categories3("name")).show()
}
}

RDD、DataFrame、DataSet三者之间的转换：

1.RDD与DataFrame转换

（1）toDF方法：将RDD转换为DataFrame；

## 创建RDD
val rdd: RDD[(Int, String, Int)] = spark.sparkContext.makeRDD(List((1, "ww", 20), (2, "ss", 30), (3, "xx", 40)))
## 指定列名
val df: DataFrame = rdd.toDF("id", "name", "age")
## 不指定列名
val df1: DataFrame = rdd.toDF()
## 展示
df.show()
df1.show()

（2）rdd方法：将DataFrame转换为RDD。

val rowRDD: RDD[Row] = df.rdd
## 输出
rowRDD.collect().foreach(println)

2.DataFrame与DataSet转换

（1）as方法：将DataFrame转换为DataSet，使用 as[] 方法时需要指明数据类型或者采用样例类的方式；

## 引入隐式转换
import spark.implicits._
## 创建样例类(不能创建于main方法中)
case class User(id:Int,name:String,age:Int)
## 指定数据类型
val ds: Dataset[(Int,String,Int)] = df.as[(Int,String,Int)]
## 采用样例类
val ds1: Dataset[User] = df.as[User]
## 展示
ds.show()
ds1.show()

（2）toDF方法：将DataSet转换为DataFrame。

## 转换
val df2: DataFrame = ds.toDF()
## 展示
df2.show()

3.RDD与DataSet转换

（1）toDS方法：将RDD转换为DataSet，使用 toDS() 方法时可以先将数据包装为样例类的形式也可以直接以数据类型输出；

## 通过case将样例类User与数据进行匹配
val ds2: Dataset[User] = rdd.map {
case (id, name, age) => {
User(id, name, age)
}
}.toDS()
## 直接转换
val ds3: Dataset[(Int, String, Int)]rdd.toDS()
## 展示
ds2.show()
ds3.show()

（2）rdd方法：将DataSet转换为RDD

## 转换
val userRDD: RDD[User] = ds1.rdd
## 输出
userRDD.collect().foreach(println)

编程要求
DD 转换成 DataFrame、Dataset：
1、读取list数据创建 RDD；
2、将 RDD转换为 DataFrame,并指定列名为("id","name","sex","age")；
3、将 RDD转换为 DataSet,并以样例类的方式转换。
DataFrame 转换成 RDD、DataSet：
1、读取staff.josn文件创建 DataFrame；
2、将 DataFrame转换为 RDD；
3、将 DataFrame转换为 DataSet。
DataSet 转换成 RDD、DataFrame：
1、读取staff2.json文件创建 DataSet，并以Staff样例类的方法创建；
2、将 DataSet转换为 DataFrame；
3、将 DataSet转换为 RDD。

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, sql}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}
object sparkSql_transform {

case class Message()
def main(args: Array[String]): Unit = {

val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")
val spark =SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
import spark.implicits._

val list = List((202201, "Mark", "female", 23), (202202, "Peter", "female", 24), (202203, "Anna", "male", 21))

val path1 = "/data/workspace/myshixun/step1/data/staff.json"
val path2 = "/data/workspace/myshixun/step1/data/staff2.json"

   /********* Begin *********/

/********* RDD 转换成 DataFrame、DataSet *********/
// 读取list数据创建RDD
val rdd:RDD[(Int,String,String,Int)]=spark.sparkContext.makeRDD(list)

// 将RDD转换为DataFrame,指定列名为（"id","name","sex","age"）,并打印输出
val df:DataFrame=rdd.toDF("id","name","sex","age")
df.show()

// 将RDD转换为DataSet,以样例类的方式转换,并打印输出
val ds=rdd.map{line=>Staff(line._1,line._2,line._3,line._4)}.toDS()
ds.show()

/********* DataFrame 转换成 RDD、DataSet *********/

// 读取staff.josn文件创建DataFrame
val df1: DataFrame = spark.read.json(path1)

// 将DataFrame转换为RDD,并打印输出
val rdd1=df1.rdd
rdd1.collect().foreach(println)

// 将DataFrame转换为DataSet,并打印输出
val ds1=df1.as[Staff]
ds1.show()

/********* DataSet 转换成 RDD、DataFrame *********/
// 读取staff2.json文件创建DataSet，并以Staff样例类的方法创建
val ds2: Dataset[Staff] = spark.read.json(path2).as[Staff]

// 将DataSet转换为DataFrame，并打印输出
val df2=ds2.toDF
df2.show()

// 将DataSet转换为RDD，并打印输出
val rdd2=ds2.rdd
rdd2.collect().foreach(println)

   /********* End *********/

// TODO 关闭环境
spark.close()

}
// Staff样例类
case class Staff(id: BigInt,name: String,sex: String,age: BigInt)
}文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-758725.html