创建DataSet

本文介绍如何使用C#创建DataSet实例,并演示了如何添加数据表及数据记录。通过具体代码示例展示了DataSet类的基本用法。

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DataSet类用来表示内存中的数据集合,可以将他看成是一个简单的内存数据库。

 

在使用DataSet类之前,首先要创建一个DataSet类的对象,DataSet类的使用大致包括以下3个步骤:

1.创建DataSet类对象,可以通过DataSet类的构造函数创建DataSet对象实例

2.DataSet对象创建之后,它仅仅是一个空的数据集,不包括任何数据,因此,需要为DataSet对象添加一个或多个数据表,这些都是通过DataSet类的Tables属性完成,如果需要,还可以为DataSet类中所有的DataSet添加关系。

3.为DataSet类添加DataTable之后,需要为其中的DataTable添加数据记录,可以直接通过Tables中的某个DataTable对象添加,当然,DataTable中的数据也可以在创建DataTable时添加。

<think>我们正在使用SparkScalaAPI。用户想学习如何在Spark中创建Dataset并使用它。根据引用[1]和[3]提供了创建Dataset的两种主要方法:1.使用反射推断模式(使用样例类)2.以编程方式指定模式同时,引用[2]也提到了通过读取文件并指定样例类来创建Dataset。我们将展示两种创建方法,并展示如何使用Dataset。注意:在Spark中,Dataset是强类型的数据集合,需要指定类型参数。步骤:1.创建SparkSession2.方法1:使用样例类通过反射推断模式创建Dataset3.方法2:以编程方式指定模式创建Dataset(通过DataFrame转换)4.对Dataset进行操作(比如map、filter等)5.显示结果引用:[^1]提到了创建DataFrame时指定模式(StructType)和空值处理,我们也可以用类似方式创建Dataset。[^2]提到了读取文件创建Dataset,并转换为指定类型。[^3]详细描述了创建Dataset的两种方式。我们将提供完整的示例代码。</think> ### 如何在Spark中创建和使用Dataset 在Spark中,`Dataset`是Spark从1.6版本开始引入的API,它结合了`DataFrame`的优化执行能力和RDD的类型安全特性[^3]。以下是完整的使用示例: #### 1. 创建SparkSession ```scala import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("DatasetExample") .master("local[*]") // 本地模式运行 .getOrCreate() import spark.implicits._ // 必须导入隐式转换[^2] ``` #### 2. 创建Dataset的两种方法 ##### 方法1:通过反射推断模式(推荐) ```scala // 定义样例类 case class Person(name: String, age: Integer) // Integer允许null值[^1] // 创建Dataset val personDS = Seq( Person("Alice", 25), Person("Bob", null), // 包含空值[^1] Person("Charlie", 35) ).toDS() // 显示Dataset personDS.show() /* +-------+----+ | name| age| +-------+----+ | Alice| 25| | Bob|null| |Charlie| 35| +-------+----+ */ ``` ##### 方法2:通过编程方式指定模式 ```scala import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.types._ // 定义模式 val schema = StructType(Seq( StructField("name", StringType, nullable = true), StructField("age", IntegerType, nullable = true) // 允许空值[^1] )) // 创建DataFrame并转换为Dataset val rows = Seq( Row("David", 30), Row("Eva", null) // 包含空值 ) val personDF = spark.createDataFrame( spark.sparkContext.parallelize(rows), schema ) val personDS2 = personDF.as[Person] // 转换为强类型Dataset[^3] ``` #### 3. Dataset基本操作 ```scala // 过滤操作(类型安全) val adults = personDS.filter(_.age > 18) // 映射转换 val names = personDS.map(_.name.toUpperCase) // SQL查询 personDS.createOrReplaceTempView("people") val teens = spark.sql("SELECT * FROM people WHERE age BETWEEN 13 AND 19") // 显示结果 adults.show() names.show() teens.show() ``` #### 4. 文件读写操作 ```scala // 写入Parquet文件 personDS.write.parquet("people.parquet") // 读取并创建类型化Dataset val savedDS = spark.read.parquet("people.parquet").as[Person] // [^2] ``` #### 5. 停止SparkSession ```scala spark.stop() ``` ### 关键点说明 1. **类型安全**:Dataset通过样例类提供编译时类型检查,避免运行时错误[^3] 2. **空值处理**:使用`Integer`或`Option[Int]`类型表示可能为空的字段[^1] 3. **转换优势**:DataFrame和Dataset可以互相转换,`as[T]`方法将DataFrame转为类型化Dataset[^2] 4. **执行优化**:Dataset查询经过Catalyst优化器优化,与DataFrame性能相当[^3] ### Dataset使用场景 - 需要编译时类型安全的应用 - 复杂数据类型处理 - 需要结合函数式编程的ETL流程 - 重用已有领域对象模型的场景 ---
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