Spark RDD、DataFrame和DataSet的区别

val sparkconf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("test").set("spark.port.maxRetries","1000")
val spark = SparkSession.builder().config(sparkconf).getOrCreate()
val rdd=spark.sparkContext.parallelize(Seq(("a", 1), ("b", 1), ("a", 1)))
rdd.map{line=>
  println("运行")
  line._1
}

map中的println(“运行”)并不会运行

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，如：

var predata=data.repartition(24).mapPartitions{
      PartLine => {
        PartLine.map{
          line =>
             println(“转换操作”)
         }
     }
}

这样对每一个分区进行操作时，就跟在操作数组一样，不但数据量比较小，而且可以方便的将map中的运算结果拿出来，如果直接用map，map中对外面的操作是无效的，如：

val rdd=spark.sparkContext.parallelize(Seq(("a", 1), ("b", 1), ("a", 1)))
    var flag=0
    val test=rdd.map{line=>
      println("运行")
      flag+=1
      println(flag)
      line._1
    }
println(test.count)
println(flag)
    /**
    运行
    1
    运行
    2
    运行
    3
    3
    0
   * */
   *

不使用partition时，对map之外的操作无法对map之外的变量造成影响。

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._   //这里的spark是SparkSession的变量名

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

DataFrame：

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

为了提高稳健性，最好后面有一个 “_” 通配操作，这里提供了DataFrame一个解析字段的方法。

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 _=>
        ""
    }

区别

RDD

1、RDD一般和spark mlib同时使用

2、RDD不支持sparksql操作

$Spark RDD、DataFrame和DataSet的区别,rdd dataframe,词库加载错误:未能找到文件“C:\Users\Administrator\Desktop\火车头9.8破解版\Configuration\Dict_Stopwords.txt”。,操作,没有,li,第1张$

上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解 Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息，即schema。RDD是分布式的 Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。Dataset可以认为是DataFrame的一个特例，主要区别是Dataset每一个record存储的是一个强类型值而不是一个Row。

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，如：

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

每一列的值没法直接访问。

2、DataFrame与Dataset一般与spark ml同时使用。

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

3、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://172.xx.xx.xx:9000/test")
datawDF.write.format("com.databricks.spark.csv").mode(SaveMode.Overwrite).options(saveoptions).save()
//读取
val options = Map("header" -> "true", "delimiter" -> "\t", "path" -> "hdfs://172.xx.xx.xx:9000/test")
val datarDF= spark.read.options(options).format("com.databricks.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。

Dataset

这里主要对比Dataset和DataFrame，因为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。

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。

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。

转化

RDD、DataFrame、Dataset三者有许多共性，有各自适用的场景常常需要在三者之间转换。

DataFrame/Dataset转RDD

val rdd1=testDF.rddval rdd2=testDS.rdd

RDD转DataFrame

import spark.implicits._
val testDF = rdd.map {line=>
      (line._1,line._2)
    }.toDF("col1","col2")

一般用元组把一行的数据写在一起，然后在toDF中指定字段名。

RDD转Dataset

import spark.implicits._
case class Coltest(col1:String,col2:Int)extends Serializable //定义字段名和类型
val testDS = rdd.map {line=>
      Coltest(line._1,line._2)
    }.toDS

可以注意到，定义每一行的类型（case class）时，已经给出了字段名和类型，后面只要往case class里面添加值即可。

Dataset转DataFrame

只要把case class封装成Row即可。

import spark.implicits._
val testDF = testDS.toDF

DataFrame转Dataset

import spark.implicits._
case class Coltest(col1:String,col2:Int)extends Serializable //定义字段名和类型
val testDS = testDF.as[Coltest]

这种方法就是在给出每一列的类型后，使用as方法，转成Dataset，这在数据类型是DataFrame又需要针对各个字段处理时极为方便。

注意：

在使用一些特殊的操作时，一定要加上 import spark.implicits._ 不然toDF、toDS无法使用。

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