spark-sql基础知识

本文对比分析了Spark中RDD、DataFrame和Dataset的概念、优势及应用场景。RDD作为基础数据集,简单且API友好;DataFrame增加了schema信息,提升了执行效率;Dataset结合了类型安全和查询优化特性,进一步提高效率。

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1.RDD vs DataFrames vs DataSet
1.1RDD
RDD是一个懒执行的不可变的可以支持Lambda表达式的并行数据集合。
RDD的最大好处就是简单,API的人性化程度很高。
RDD的劣势是性能限制,它是一个JVM驻内存对象,这也就决定了存在GC的限制和数据增加时Java序列化成本的升高。
1.2DataFrame
与RDD类似,DataFrame也是一个分布式数据容器。然而DataFrame更像传统数据库的二维表格,除了数据以外,还记录数据的结构信息,即schema。同时,与Hive类似,DataFrame也支持嵌套数据类型(struct、array和map)。从API易用性的角度上看,DataFrame API提供的是一套高层的关系操作,比函数式的RDD API要更加友好,门槛更低。由于与R和Pandas的DataFrame类似,Spark DataFrame很好地继承了传统单机数据分析的开发体验。
左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数,但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息,使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列,每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息,即schema。RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外,更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化,比如filter下推、裁剪等。DataFrame是为数据提供了Schema的视图。可以把它当做数据库中的一张表来对待,DataFrame也是懒执行的
1.3Dataset

  1. 是Dataframe API的一个扩展,是Spark最新的数据抽象
  2. 用户友好的API风格,既具有类型安全检查也具有Dataframe的查询优化特性。
  3. Dataset支持编解码器,当需要访问非堆上的数据时可以避免反序列化整个对象,提高了效率。
  4. 样例类被用来在Dataset中定义数据的结构信息,样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。
  5. Dataframe是Dataset的特列,DataFrame=Dataset[Row] ,所以可以通过as方法将Dataframe转换为Dataset。Row是一个类型,跟Car、Person这些的类型一样,所有的表结构信息我都用Row来表示。
  6. DataSet是强类型的。比如可以有Dataset[Car],Dataset[Person].DataFrame只是知道字段,但是不知道字段的类型,所以在执行这些操作的时候是没办法在编译的时候检查是否类型失败的,比如你可以对一个String进行减法操作,在执行的时候才报错,而DataSet不仅仅知道字段,而且知道字段类型,所以有更严格的错误检查。就跟JSON对象和类对象之间的类比。
内容概要:本文围绕直流微电网中带有恒功率负载(CPL)的DC/DC升压转换器的稳定控制问题展开研究,提出了一种复合预设性能控制策略。首先,通过精确反馈线性化技术将非线性不确定的DC转换器系统转化为Brunovsky标准型,然后利用非线性扰动观测器评估负载功率的动态变化和输出电压的调节精度。基于反步设计方法,设计了具有预设性能的复合非线性控制器,确保输出电压跟踪误差始终在预定义误差范围内。文章还对比了多种DC/DC转换器控制技术如脉冲调整技术、反馈线性化、滑模控制(SMC)、主动阻尼法和基于无源性的控制,并分析了它们的优缺点。最后,通过数值仿真验证了所提控制器的有效性和优越性。 适合人群:从事电力电子、自动控制领域研究的学者和工程师,以及对先进控制算法感兴趣的研究生及以上学历人员。 使用场景及目标:①适用于需要精确控制输出电压并处理恒功率负载的应用场景;②旨在实现快速稳定的电压跟踪,同时保证系统的鲁棒性和抗干扰能力;③为DC微电网中的功率转换系统提供兼顾瞬态性能和稳态精度的解决方案。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导和算法实现,还通过Python代码演示了控制策略的具体实现过程,便于读者理解和实践。此外,文章还讨论了不同控制方法的特点和适用范围,为实际工程项目提供了有价值的参考。
内容概要:该论文介绍了一种名为偏振敏感强度衍射断层扫描(PS-IDT)的新型无参考三维偏振敏感计算成像技术。PS-IDT通过多角度圆偏振光照射样品,利用矢量多层光束传播模型(MSBP)和梯度下降算法迭代重建样品的三维各向异性分布。该技术无需干涉参考光或机械扫描,能够处理多重散射样品,并通过强度测量实现3D成像。文中展示了对马铃薯淀粉颗粒和缓步类动物等样品的成功成像实验,并提供了Python代码实现,包括系统初始化、前向传播、多层传播、重建算法以及数字体模验证等模块。 适用人群:具备一定光学成像和编程基础的研究人员,尤其是从事生物医学成像、材料科学成像领域的科研工作者。 使用场景及目标:①研究复杂散射样品(如生物组织、复合材料)的三维各向异性结构;②开发新型偏振敏感成像系统,提高成像分辨率和对比度;③验证和优化计算成像算法,应用于实际样品的高精度成像。 其他说明:PS-IDT技术相比传统偏振成像方法具有明显优势,如无需干涉装置、无需机械扫描、可处理多重散射等。然而,该技术也面临计算复杂度高、需要多角度数据采集等挑战。文中还提出了改进方向,如采用更高数值孔径(NA)物镜、引入深度学习超分辨率技术等,以进一步提升成像质量和效率。此外,文中提供的Python代码框架为研究人员提供了实用的工具,便于理解和应用该技术。
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