Spark2.3.1 API Dataset

最新推荐文章于 2025-07-16 00:19:09 发布
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本文介绍了Spark 2.3.1中Dataset的概念，它作为强类型集合，支持函数和关系型操作。DataFrame是Dataset[Row]的实例，转化操作是延迟执行的，由Spark Catalyst Optimizer进行优化。Encoder负责对象到内部类型系统的映射，优化内存管理和计算。主要功能包括基本操作、行动操作、类型转换、无类型转换和流处理。

org.apache.spark.sql.Dataset

1 强类型集合

2 对象可以做函数操作或者关系型操作

3 DataFrame是Row类型的Dataset，即Dataset[Row]

4 转化操作生成新的Dataset，行动操作执行计算并生成结果，是lazy的，只有行动操作才会触发计算

5 Spark Catalyst Optimizer优化计算，将logical plan以并行，分布式的方式优化为optimized physical plan，在Spark SQL Engine上执行，使用explain(true)展开查看execution plan

6 使用Encoder类将对象映射到Spark internal type system，在runtime将对象序列化为binary structure，做内存优化和数据处理优化，使用shcema方法查看数据的internal binary presentation

方法分为6种类型

BasicDatasetFunctions

Actions

Typed transformations

Untyped transformations

Streaming

Ungrouped


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