7、Spark结构化API：DataFrame与Dataset的深入解析

Spark结构化API：DataFrame与Dataset的深入解析

在数据处理和分析领域，Spark的结构化API为开发者提供了强大而灵活的工具。本文将深入探讨Spark的DataFrame和Dataset API，介绍它们的特点、使用场景以及Spark SQL引擎的优化机制。

1. DataFrame API的强大功能

DataFrame API是Spark结构化API的重要组成部分，它提供了丰富的语义、高级抽象和DSL操作符，使得开发者能够轻松地编写表达性强的查询。例如，我们可以对旧金山消防部门的公共数据集进行各种操作，如统计报警数量、计算响应延迟的平均值、最小值和最大值等。

import org.apache.spark.sql.{functions => F}
fireTsDF
  .select(F.sum("NumAlarms"), F.avg("ResponseDelayedinMins"), 
  F.min("ResponseDelayedinMins"), F.max("ResponseDelayedinMins"))
  .show()

输出结果如下：

+--------------+--------------------------+--------------------------+---------+
|sum(NumAlarms)|avg(ResponseDelayedinMins)|min(ResponseDelayedinMins)|max(...) |
+--------------+---------