【spark原理系列】Spark Encoders原理示例源码分析

原创

已于 2023-12-24 10:14:22 修改 · 616 阅读

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于 2023-09-13 23:59:40 首次发布

Spark Encoders原理示例源码分析

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Spark Encoders原理示例源码分析

原理

Encoders对象中的方法使用了Spark的表达式编码器（ExpressionEncoder）来实现数据的编码和解码。这些编码器通过将数据转换为二进制格式，以便在Spark中进行高效的处理和优化。

编码器的工作原理如下：

基本类型编码器：对于基本类型（如整数、浮点数、布尔值等），编码器直接将其转换为对应的二进制表示。
字符串类型编码器：字符串类型的编码器将字符串转换为字节数组，并存储为二进制格式。
十进制类型编码器：十进制类型的编码器将十进制数转换为字节数组，并存储为二进制格式。
日期和时间类型编码器：日期和时间类型的编码器将日期和时间数据转换为对应的Java类型，并将其序列化为字节数组存储为二进制格式。
数组和集合类型编码器：数组和集合类型的编码器将数组或集合中的元素逐个进行编码，并将它们存储为二进制格式。
Java Bean类型编码器：Java Bean类型的编码器通过反射获取Java Bean的属性值，并将其逐个编码为对应的二进制格式。
元组和样例类类型编码器：元组和样例类类型的编码器将其中的字段逐个进行编码，并将它们存储为二进制格式。
Kryo和Java通用序列化编码器：Kryo和Java通用序列化编码器将对象使用对应的序列化方式进行序列化，并将其存储为字节数组的二进制格式。

在数据集创建时，我们可以指定相应的编码器来将数据转换为二进制格式。然后，这些二进制数据会被传递给Spark进行处理和优化。当需要访问和操作数据时，Spark会根据编码器的定义解码二进制数据，将其转换回原始数据类型。

通过使用合适的编码器，Spark可以在运行时高效地处理和优化数据，减少了数据的序列化和反序列化开销，并提高了计算性能和资源利用率。

方法总结

以下是Encoders对象中的方法总结：

BOOLEAN：返回一个可空布尔类型的编码器。
BYTE：返回一个可空字节类型的编码器。
SHORT：返回一个可空短整数类型的编码器。
INT：返回一个可空整数类型的编码器。
LONG：返回一个可空长整数类型的编码器。
FLOAT：返回一个可空浮点数类型的编码器。
DOUBLE：返回一个可空双精度浮点数类型的编码器。
STRING：返回一个可空字符串类型的编码器。
DECIMAL：返回一个可空十进制数类型的编码器。
DATE：返回一个可空日期类型的编码器。
TIMESTAMP：返回一个可空时间戳类型的编码器。
BINARY：返回一个字节数组类型的编码器。
bean：根据Java Bean类型创建一个编码器。
kryo：使用Kryo序列化方式创建一个编码器。
javaSerialization：使用Java通用序列化方式创建一个编码器。
tuple：用于不同元素个数的元组类型的编码器。
product：用于Scala的Product类型（元组、样例类等）的编码器。
scalaInt：返回一个用于Scala的基本整数类型（Int）的编码器。
scalaLong：返回一个用于Scala的基本长整数类型（Long）的编码器。
scalaDouble：返回一个用于Scala的基本双精度浮点数类型（Double）的编码器。
scalaFloat：返回一个用于Scala的基本浮点数类型（Float）的编码器。
scalaByte：返回一个用于Scala的基本字节类型（Byte）的编码器。
scalaShort：返回一个用于Scala的基本短整数类型（Short）的编码器。
scalaBoolean：返回一个用于Scala的基本布尔类型（Boolean）的编码器。

这些方法提供了一系列编码器，用于将不同类型的数据转换为二进制格式以便在Spark中进行处理和优化。使用这些编码器可以方便地将数据集转换为Dataset对象，并进行各种操作和转换。

示例

package org.example

import org.apache.spark.sql.{
   
   Encoder, Encoders, SparkSession}

object EncoderTest {
   
   
  val spark = SparkSession.builder.master("local[2]").appName("appName").config("", true).getOrCreate()
 
  case class Person(name: String, age: Int)
  def main(args: Array[String]): Unit = {
   
   
    import org.apache.spark.sql.{
   
   Encoder, Encoders}
    import java.math.BigDecimal
    import java.sql.{
   
   Date, Timestamp}

    val booleanEncoder: Encoder[java.lang.Boolean] = Encoders.BOOLEAN
    val booleanData: java.lang.Boolean = true
    val booleanDataset = spark.createDataset(Seq(booleanData))(booleanEncoder)
    booleanDataset.show()
    // 输出结果：
    // +-----+
    // |value|
    // +-----+
    // | true|
    // +-----+

    val byteEncoder: Encoder[java.lang.Byte] = Encoders.BYTE
    val byteData: java.lang.Byte = 10.toByte
    val byteDataset = spark.createDataset(Seq(byteData))(byteEncoder)
    byteDataset.show()
    // 输出结果：
    // +-----+
    // |value|
    // +-----+
    // |   10|
    // +-----+

    val shortEncoder: Encoder[java.lang.Short] = Encoders.SHORT
    val shortData: java.lang.Short = 100.toShort
    val shortDataset = spark.createDataset(Seq(shortData))(shortEncoder)
    shortDataset.show()
    // 输出结果：
    // +-----+
    // |value|
    // +-----+
    // |  100|
    // +-----+

    val intEncoder: Encoder[java.lang.Integer] = Encoders.INT
    val intData: java.lang.Integer = 1000
    val intDataset = spark.createDataset(Seq(intData))(intEncoder)
    intDataset.show()
    // 输出结果：
    // +-----+
    /