Spark Dataset & DataFrame

最新推荐文章于 2025-02-17 18:32:55 发布
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本文介绍了Dataset和DataFrame的概念，探讨了它们之间的区别。Dataset是结构化数据的强类型容器，支持结构化查询API。DataFrame则类似关系型数据库，提供SQL风格的操作方式。文章还详细解释了DataFrame的创建方法。

Dataset

Dataset是什么

1 . Dataset是结构化数据
2 . Dataset能够使用类似SQL这样声明式结构化查询语句的形式来查询
3 . Dataset是一个强类型，并且类型安全的数据容器，并且提供了结构化查询API和类似RDD一样的命令式API

DataFrame

DataFrame是什么

1 . DataFrame类似一张关系型数据库
2 . 在DataFrame上操作，非常类似SQL语句
3 . DataFrame中有行和列，以及Scheam

DataFrame如何创建

1 . toDF()
2 . createDataFrame()
3 . spark.read.

Dataset & DataFrame 区别

0 . DataFrame 就是 Dataset[Row]
1 . Dataset是强类型的 而 DataFrame 是弱类型的
2 . DataFrame 的操作方式和Dataset是一样的，但是对于强类型操作而言，他们处理的类型不同
3 . DataFrame只能做到运行时类型检查，Dataset能做到编译和运行时都有类型检查

ROW

Spark SQL 快速入门系列（三）DataSet 和 DataFrame
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【Spark】之RDD & DataSet & DataFrame转换
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前面已经给大家说过RDD、DataSet、DataFrame三者之间的关系以及区别，各自都有各自的优劣。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。今天就给大家说说他们直接按的无缝转换。 DataFrame/Dataset转RDD 这个转换很简单，只需要在类型的后面.rdd就可以转换成RDD。 如何创建DataFrame/Dataset的方法在前面已经说过在这里就不多说了。 val createDS = spark.createDataset(1 to
《Spark 官方文档》Spark SQL, DataFrames 以及 Datasets 编程指南
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dataframe 如何选中某列的一行_Spark中的RDD、DataFrame和DataSet讲解
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Spark中的DataFrame和Dataset有什么区别？请解释其概念和用途。
jakelihua
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DataFrame是一种以列为基础的数据结构，提供了结构化数据处理和SQL查询的能力。无论是DataFrame还是Dataset，都是Spark中重要的数据抽象层，用于处理和分析大规模的分布式数据集。SQL支持：DataFrame提供了对SQL查询的支持，可以使用SQL语句对DataFrame进行查询和操作。接下来，我们使用DataFrame的查询和操作方法对数据进行处理，例如过滤、选择和排序。Dataset是一种强类型的数据结构，它是DataFrame的扩展。这样可以提高计算的效率，避免不必要的计算。
Spark2.x RDD, Dataframe Dataset API操作
zhangjunli的博客
02-17 777
Spark提供了三种主要的与数据相关的API：RDD、DataFrame、Dataset RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6) image RDD RDD是Spark提供的最主要的一个抽象概念（Resilient Distributed Dataset），它是一个element的collec...
spark sql Dataset&Dataframe算子大全
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目录 Dataset&Dataframe RDD,Dataset,Dataframe互相转换 Dataset&Dataframe算子 show() na() 返回包含null值的行 stat() sortWithinPartitions() sort()&order by() hint() selectExpr() filter&w...
Spark中Dataset和DataFrame的区别
m0_73889530的博客
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ds.filter(_.age > 30).select(_.name) // 类型信息辅助物理优化。ds.map(_.age * 2) // 比df.select($"age" * 2)更高效。df.filter("age > 30") // 字符串表达式，编译时不检查列是否存在。ds.filter(_.age > 30) // 编译时检查age字段是否存在。// Dataset创建（需定义case class）// DataFrame转Dataset。// Dataset转DataFrame。
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RDD可以通过并行化的方式在集群中进行分布式计算，支持多种操作，如转换操作（如map、filter、join等）和行动操作（如count、collect、reduce等）。总之，RDD、DataFrame和Dataset都是Spark中的重要概念，它们各自有不同的优势和适用场景。DataFrame可以通过Spark SQL查询进行操作，支持SQL语句和DataFrame API。是Spark中的三种不同的数据结构，它们都可以用于分布式数据处理，但是它们的实现方式和使用方法略有不同。
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【SparkSQL】DataSet、DataFrame 介绍
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Spark 的结构化 APIs——RDD，DataFrame, Dataset, SparkSQL 使用和原理总结
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在本文中，我们将探索 Spark 的结构化 APIs（DataFrames and Datasets)。我们还将看下 Spark SQL 引擎是如何支撑高级的结构化 APIs 的。当Spark SQL在早期的Spark 1.x 中首次引入时, 随后是DataFrames继承了Spark 1.3中SchemaRDDs，此时我们第一次看到了Spark中的结构化 API。
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Spark DataSet Api 整合 dtypes : 每一列信息 /** * Returns all column names and their data types as an array. * * @group basic * @since 1.6.0 */ def dtypes: Array[(String, String)] = schema.fields.map { field => (field.name, field.dataType
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主要介绍以及记录Spark SQL中常用的API
SparkSQL-Dataset详解
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RDD、DataFrame和DataSet的区别
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参考文章：RDD、DataFrame和DataSet的区别 SparkSQL_Dataset和DataFrame简介 一、Spark SQL简介 Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块，主要用于操作结构化数据。它具有以下特点： 能够将 SQL 查询与 Spark 程序无缝混合，允许您使用 SQL 或 DataFrame API 对结构化数据进行查询； 支持多种开发语言； 支持多达上百种的外部数据源，包括 Hive，Avro，Parquet，ORC，JSON 和 JDBC 等； 支持
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spark rdd 、dataFrame、dataSet
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<think>好的，我现在需要帮助用户理解Spark中的RDD、DataFrame和DataSet的区别与用法。首先，我得回顾一下自己对这些概念的理解，确保没有错误。根据用户提供的引用资料，我需要整理出它们的主要特点和不同之处。 首先，RDD是Spark最早的数据结构，弹性分布式数据集，提供低层次的API，处理非结构化数据时比较灵活，但可能效率不高。用户给的引用提到RDD不支持Spark SQL操作，而且Spark不了解其内部结构，比如RDD[Person]中的Person类结构对Spark来说是透明的，这样优化可能受限。 接下来是DataFrame，它是在Spark 1.3引入的，以列的形式组织数据，类似于关系型数据库的表，有schema信息。这样Spark SQL可以利用结构信息进行优化，比如过滤、聚合等操作会更高效。引用1和3提到DataFrame是分布式的Row对象，有明确的列名和类型，支持SQL查询，适合结构化数据处理。但DataFrame的缺点可能是类型安全不够，因为Row是泛型，编译时无法检查类型错误。 然后是DataSet，Spark 1.6引入，结合了RDD和DataFrame的优点，提供强类型支持，同时利用优化器进行性能优化。引用1指出DataSet每个记录存储的是强类型值，而不是Row，这样可以在编译时捕捉错误，适合需要类型安全的场景。引用4提到版本演进，从RDD到DataFrame再到DataSet，说明DataSet是更高级的抽象。 接下来需要比较三者的区别和适用场景。比如，RDD适合需要细粒度控制的场景，比如非结构化数据或复杂的数据处理逻辑；DataFrame适合结构化数据，需要SQL操作或优化执行计划的情况；DataSet则结合两者，适合需要类型安全和高效计算的场景，特别是使用Scala的情况。 用户可能还想知道如何选择这三者，或者它们之间的性能差异。比如，DataFrame和DataSet因为有Catalyst优化器和Tungsten执行引擎，通常比RDD更快。此外，类型安全也是一个考虑因素，DataSet在Scala中可以提供编译时检查，而Python可能不支持DataSet。 需要确保回答结构清晰，分点说明每个概念的特点、区别、使用场景，并引用提供的资料来支持观点。同时，生成相关问题时要围绕这三个数据结构的应用和比较，比如优化方法、性能对比等。 最后，检查是否符合用户的要求，比如使用中文，LaTeX格式正确，添加引用标识，生成相关问题等。确保没有遗漏任何引用内容，并且正确对应引用编号。</think>### Spark中RDD、DataFrame和DataSet的区别与用法 #### 1. **RDD（弹性分布式数据集）** - **核心特点**： - **低层次API**：RDD是Spark最基础的抽象，提供细粒度的控制（如分区、容错等）[^4]。 - **无结构数据**：数据以分布式Java对象形式存储，Spark不了解其内部结构[^1]。 - **灵活性**：支持复杂的非结构化数据处理（如文本、图像）[^2]。 - **代码示例**： ```scala val rdd = sc.textFile("data.txt").flatMap(_.split(" ")) ``` - **缺点**：缺乏执行优化（如Catalyst优化器），不支持SQL操作[^1][^3]。 --- #### 2. **DataFrame** - **核心特点**： - **结构化数据**：以列形式组织数据，包含明确的Schema（列名、类型）[^1]。 - **高性能优化**：通过Catalyst优化器生成高效执行计划，支持Tungsten二进制存储。 - **SQL兼容**：可直接用Spark SQL查询，适合ETL、聚合分析等场景[^2]。 - **代码示例**： ```python df = spark.read.json("data.json") df.filter(df["age"] > 20).show() ``` - **缺点**：编译时无类型检查（如Python中列名错误需运行时发现）[^1]。 --- #### 3. **DataSet** - **核心特点**： - **强类型支持**：结合RDD的类型安全和DataFrame的优化（主要适用于Scala/Java）。 - **混合优势**：支持函数式编程（如`map`、`filter`），同时享受Catalyst优化[^4]。 - **统一接口**：在Spark 2.0后，DataFrame成为`DataSet[Row]`的别名。 - **代码示例**： ```scala case class Person(name: String, age: Int) val ds = spark.read.json("data.json").as[Person] ``` - **缺点**：对Python支持有限（Python无强类型特性）[^1]。 --- ### § 三者的区别总结 | **特性** | **RDD** | **DataFrame** | **DataSet** | |-------------------|-----------------------|-----------------------|-----------------------| | **数据形式** | 分布式对象集合 | 结构化表格（Row对象） | 强类型对象集合 | | **优化能力** | 无 | Catalyst + Tungsten | Catalyst + Tungsten | | **类型安全** | 运行时检查 | 无 | 编译时检查（Scala） | | **适用场景** | 非结构化数据、复杂逻辑| 结构化数据、SQL分析 | 类型安全的结构化数据 | --- ### § 使用场景建议 1. **RDD**：需要手动优化分区/容错，或处理非结构化数据（如日志清洗）。 2. **DataFrame**：结构化数据分析（如SQL查询、聚合统计），或需要跨语言使用（Python优先）。 3. **DataSet**：Scala/Java项目中需类型安全且高效的计算（如复杂业务逻辑）[^4]。 --- §§ 相关问题 §§ 1. 为什么DataFrame比RDD执行效率更高？ 2. 如何将RDD转换为DataFrame？ 3. DataSet在Scala中的类型安全是如何实现的？ 4. Spark SQL是否支持直接操作DataSet？ 5. 这三种数据结构在Spark版本演进中的关系是什么？ --- : RDD一般和spark mlib同时使用，不支持sparksql操作。DataFrame提供了结构信息（schema），而RDD是分布式Java对象的集合。 [^2]: RDD、DataFrame和Dataset各有优势，需根据场景选择。DataFrame以列形式组织数据，支持更高级的抽象。 : DataFrame允许添加数据结构到分布式数据集合，类似于关系数据库的表。 : RDD、DataFrame、DataSet分别对应Spark 1.0、1.3、1.6版本，逐步演进为更高效和类型安全的抽象。
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