Spark Datasets介绍

Spark Datasets是DataFrame的类型安全扩展,提供编译时类型检查和优化的内存管理。通过Tungsten项目的序列化优化,Dataset在性能和内存使用上优于RDD。它支持半结构化数据,提供了统一的Java和Scala API,并有望在未来的Spark版本中进行更多性能优化和功能扩展。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.1背景

从Spark1.3.0版本开始推出DataFrame,DataFrame让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力,在比原有的RDD转化方式易用的前提下,计算性能更快。发布DataFrame之后开发者收到了很多反馈,其中一个主要的是大家反映缺乏编译时类型安全。为了解决这个问题,Spark采用新的 Dataset API (DataFrame API的类型扩展)。

从Spark1.6.0版本开始引入Dataset,Dataset API扩展DataFrame API,支持静态类型和运行已经存在的Scala或Java语言的用户自定义函数。对比传统的RDD API,Dataset API提供更好的内存管理,特别是在长任务中有更好的性能提升。

Dataset 效率的提升主要是得益于Tungsten项目,Tungsten项目是Spark内核级别的优化。Tungsten做的优化就是由Spark自己来管理内存而不是使用JVM,这样可以避免JVM GC带来的性能损失;内存中的Java对象被存储成Spark自己的二进制格式,更加紧凑,节省内存空间,而且能更好的估计数据量大小和内存使用情况;计算直接发生在二进制格式上,省去了序列化和反序列化时间。

1.2 Dataset数据集的使用

Dataset 是一个强类型的、不可变的对象集合。DataSets的API核心是一个新的编码器,编码器的作用是将JVM的对象与表结构进行转换。表结构采用的Tungsten的二进制格式存储,允许操作序列化数据,提高内存利用率。Spark1.6附带支持各种类型的自动编码器,包括原始类型(如字符串、整数、长整数),Scala case类,和Javabean。

Dataset的API与RDD的API类似,它也提供了许多相同的转换操作(如map、flatMap、filter)。例如下面的代码,读取一个文本文件并进行分词操作:

RDDs

val lines = sc.textFile("/wikipedia")

val words = lines

  .flatMap(_.split(" "))

  .filter(_ != "")

Datasets

val lines = sqlContext.read.text("/wikipedia").as[String]

val words = lines

### Hadoop与Spark的简介 Hadoop是一个开源的大数据处理框架,主要用于存储和分析大规模的数据集。它通过HDFS(Hadoop Distributed File System)提供了一个分布式的文件系统来管理数据存储,并利用MapReduce编程模型来进行并行计算[^2]。 相比之下,Spark也是一个开源的大数据分析工具,但它更注重于快速的内存计算能力。Spark提供了丰富的API支持多种高级功能,比如SQL查询、机器学习算法以及图计算等操作。它的设计目标是在保持通用性和可扩展性的前提下提升性能[^3]。 ### 主要差异 #### 数据通信机制 两者最核心的区别在于多个作业间的数据交互方式不同: - **Hadoop**依赖的是磁盘作为中间状态保存媒介,在每次任务完成后会把结果写入到本地硬盘再传递给下一个阶段使用;这种方式虽然稳定可靠但效率较低因为涉及到大量的I/O开销[^1]。 - 而对于**Spark**, 它采用了一种全新的方法——RDD (Resilient Distributed Datasets),即弹性分布式数据集的概念, 可以让程序中的变量驻留在计算机集群内的RAM里完成整个流程无需反复落地至外部介质上读取从而极大地提高了执行速度尤其适合迭代型运算或者实时流式应用场合下的需求. #### 执行模式 另外从运行角度来看,Hadoop仅限于批处理工作负载;然而Spark除了能够胜任传统意义上的批量转换外还具备准即时响应特性因此适用于更多样化的业务场景包括但不限于在线服务推荐引擎构建等领域内发挥重要作用. ```python # 示例代码展示简单的WordCount实现分别在两种环境下的伪代码表示形式: # Hadoop MapReduce版本 def mapper(key, value): words = value.split() for w in words: yield(w, 1) def reducer(key, values): result = sum(values) yield key, result # Spark RDD 版本 lines = sc.textFile("hdfs://...") counts = lines.flatMap(lambda line: line.split()) \ .map(lambda word: (word, 1)) \ .reduceByKey(add) counts.saveAsTextFile("hdfs://...") ``` 以上就是关于这两个平台的一些基本信息介绍及其相互间的异同之处概述.
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值