Spark DataFrame与DataSet

最新推荐文章于 2024-07-18 06:25:49 发布
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本文探讨了Spark2.0中引入的DataSet特性，一种强类型的集合，支持SQL操作，以及其在实时流处理中的应用。特别关注了SparkStreaming作为准实时流处理框架的能力，对比了毫秒级的实时流处理。同时，文章还讨论了Kafka分区和消费者关系，以及RoundRobinAssignor和Spark内容整合的重要性。

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DataFrame=DataSet[Row]
在Spark1.6的时候就出了SparkSession，但是当时没有推广起来
在Spark2.0的时候完善
把SparkContent和SparkSqlContent进行整合
DataSet强类型
支持SQL
kafka分区和消费者的关系
kafka分区继承了一个接口实现的是PartitionAssignor，这个接口下面有两个类，
RoundRobinAssignor和

SparkStreaming是实时流，其实它是准实时流（秒级别的），实时流毫秒级别
它不能做地图

spark dataframe转dataset数据类型映射关系 以及null的处理和判断
yy的博客
04-04 393
spark null dataframe dataset
Spark DataFrame 转 Dataset 数据类型映射关系与 Null 的处理和判断
TechProX的博客
09-13 194
Spark DataFrame 转 Dataset 数据类型映射关系与 Null 的处理和判断在 Spark 中，DataFrame 和 Dataset 是强大的数据处理和分析工具。DataFrame 是一种分布式的数据集合，类似于关系型数据库中的表格，而 Dataset 是对 DataFrame 的扩展，提供了类型安全和更强大的操作功能。本文将介绍如何将 Spark DataFrame 转换为 Dataset，并探讨在转换过程中的数据类型映射关系以及如何处理和判断 Null 值。
Spark中RDD、DataFrame和DataSet的区别与联系
蔡政洁的博客
12-05 3415
目录一、RDD、DataFrame和DataSet的定义二、RDD、DataFrame和DataSet的比较（1）Spark版本（2）数据表示形式（3）数据格式（4）编译时类型安全（5）序列化（6）垃圾回收（7）效率/内存使用（8）编程语言支持（9）聚合操作(Aggregation)（10）结论 一、RDD、DataFrame和DataSet的定义 在开始Spark RDD与DataFrame与Dataset之间的比较之前，先让我们看一下Spark中的RDD，DataFrame和Datasets的定义：
spark DataSet与DataFrame的区别
鸭梨的博客
11-27 1098
object DataSetDemo3 extends App { val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName("SparkSQL") .master("local") .getOrCreate() import spark.implicits._ private val girls = Seq( Girl(1, "李伟", 1, 180.0), Girl(2, "汪松伟", 2,
Spark RDD、DataFrame和DataSet的区别
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03-26 6万+
在比较这三者的区别之前，先看看他们各自的定义是什么。RDD是一种弹性分布式数据集，是一种只读分区数据。它是spark的基础数据结构，具有内存计算能力、数据容错性以及数据不可修改特性。Dataframe也是一种不可修改的分布式数据集合，它可以按列查询数据，类似于关系数据库里面的表结构。可以对数据指定数据模式（schema）。Dataset是DataFrame的扩展，它提供了类型安全，面向对象的编程接口。也就是说DataFrame是Dataset的一种特殊形式。
spark：RDD和DataFrame和DataSet三者间的区别
不花的花和尚的博客
06-16 5957
RDD vs DataFrames vs DataSet 在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？首先从版本的产生上来看： RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6) 如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果。不同是的他们的执行效率和执行方式。 在后期的Spark版本中，DataSet会逐步取代RD
Spark 系列8—— Spark SQL 之 DataFrame和Dataset
weixin_42073629的博客
08-20 286
一、Spark SQL简介 Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块，主要用于操作结构化数据。它具有以下特点： 能够将 SQL 查询与 Spark 程序无缝混合，允许您使用 SQL 或 DataFrame API 对结构化数据进行查询； 支持多种开发语言； 支持多达上百种的外部数据源，包括 Hive，Avro，Parquet，ORC，JSON 和 JDBC 等； 支持 HiveQL 语法以及 Hive SerDes 和 UDF，允许你访问现有的 Hive 仓库； 支持标准的 JDBC
Apache Spark：Spark高级特性：DataFrame与Dataset
kkchenjj的博客
07-18 939
用户定义函数（UDF）允许在DataFrame和Dataset中使用自定义的Java、Scala或Python函数。这为处理复杂的数据转换提供了灵活性，尤其是在标准函数无法满足需求时。在Apache Spark中，DataFrame和Dataset API提供了强大的工具来处理大规模数据集，进行数据清洗和复杂查询。通过使用这些API，我们可以更高效、更安全地处理数据，为数据分析和机器学习项目提供高质量的数据输入。DataFrame是Apache Spark中用于处理结构化数据的核心API。
Spark学习笔记12：DataFrame与Dataset
balabalalibala的博客
06-13 918
在Spark中，一个DataFrame所代表的是一个元素类型为Row的Dataset，即DataFrame只是Dataset[Row]的一个类型别名。
Spark RDD、DataFrame和Dataset的区别和联系
u010569893的博客
11-22 1697
RDD可以通过并行化的方式在集群中进行分布式计算，支持多种操作，如转换操作（如map、filter、join等）和行动操作（如count、collect、reduce等）。总之，RDD、DataFrame和Dataset都是Spark中的重要概念，它们各自有不同的优势和适用场景。DataFrame可以通过Spark SQL查询进行操作，支持SQL语句和DataFrame API。是Spark中的三种不同的数据结构，它们都可以用于分布式数据处理，但是它们的实现方式和使用方法略有不同。
Spark中RDD、DataFrame和DataSet三者的区别
不会打球的摄影师不是好程序员
01-15 2305
Spark中RDD、DataFrame和DataSet三者的关系1.共性：2.区别：1.RDD2.DataFrame3.DataSet3.Spark millb简介：1. Spark包含一个提供常见的机器学习（ML）功能的程序库，叫做MLlib。2.MLlib的设计理念：把数据以RDD的形式表示，然后在分布式数据集上调用各种算法。 1.共性： 1.RDD、 DataFrame、DataSet都是spark平台下的分布式数据集，为处理超大型数据提供便利； 2.三者都有惰性机制，在进行创建、转换时，不会立即执行
Spark中RDD、DataFrame和DataSet的区别 ？
Shuan_Xi的博客
01-13 2万+
今天的三个问题是：1.Spark1.0和2.0有什么区别？（真心不想重装2.0，但是没有办法啊）2.Spark RDD、DataFrame和DataSet的区别 ？（往期第33题写过一次，但没有解释清楚）3.如何选择RDD还是DataFrame/DataSet？话不多说，直接上干货，最后附上了原文参考文献，觉得有翻译不到位的地方可以看看原文，欢迎各位指出更正。首先，Spark RDD、DataFr...
Spark中RDD与DataFrame与DataSet的区别与联系
九师兄
07-04 8650
1.概述 这是一个面试题 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似传统数据库中的二维表格 DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元数据信息，既DataFram所表示的二维数据集的每一列都带有名称和类型。 而RDD，由于无从得知所存储数据元素的具体内部结构，Spark Core只能在stage层面进行简单，通用的流水线优化。 2...
SparkSQL（8）：DataSet和DataFrame区别和转换
小蚯蚓的博客
11-02 5773
1.概念： （1）DataSet和RDD 大数据的框架许多都要把内存中的数据往磁盘里写，所以DataSet取代rdd和dataframe。因为，现阶段底层序列化机制使用的是java的或者Kryo的形式。但是，java序列化出来的数据很大，影响存储Kryo对于小数据量的处理很好，但是数据量一大，又会出现问题，所以官方的解决方法是使用自定义的编码器（Encoder）去序列化 （2）DataS...
Spark中的RDD、DataFrame、Dataset对比
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1 RDD RDD是Spark提供的最重要的抽象的概念，弹性的分布式数据集，它是一种有容错机制的特殊集合，可以分布在集群的节点上，以函数式编操作集合的方式，进行各种并行操作。Spark的RDD内置了各种函数操作，举个例子，我们编写wordcount案例，如果使用mapreduce进行编程，还是很复杂的，如果用RDD的话代码量大大的减少（scala编程一句话搞定），所以相对mapreduce来说单...
RDD和DataFrame和DataSet三者间的区别
weixin_43087634的博客
11-23 2万+
RDD vs DataFrames vs DataSet 在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？首先从版本的产生上来看： RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6) 如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，...
基于spark2的dataFrame和dataSet
张不帅
08-15 519
文章目录dataFrame基于dataSet的wordCount dataFrame package sql2 import org.apache.avro.generic.GenericData.StringType import org.apache.spark.sql.types.{LongType, StructField, StructType} import org.apache.s...
Spark DataFrame和Dataset区别
06-26 950
DataFrames are just Dataset of Rows in Scala and Java API.
spark中dataframe与dataset的区别
最新发布
07-20
<think>首先，用户的问题是：“我想理解Spark中DataFrame和Dataset的区别 请问Apache Spark DataFrame vs Dataset difference”。我需要基于提供的引用信息来回答这个问题。 回顾系统级指令： - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，如[^1]。 用户可见层： - 回答结构清晰，逐步解决问题。 - 尽量保证回答真实可靠。 参考引用： - [^1]: 讨论了Spark DataFrame和Dataset的发布，以及比较它们的必要性和内容。 - [^2]: Dataset是SparkSQL中的一种数据结构，强类型，有指定schema，是对DataFrame API的扩展。提供了类型安全和面向对象的编程接口。 - [^3]: Spark SQL引入了SchemaRDD（后来是DataFrame和Dataset），支持结构化数据。DataFrame和Dataset是Spark SQL的API，共享相同的执行引擎。 - [^4]: 展示了使用Dataset的代码示例，包括读取数据、过滤和类型转换。 关键点： - DataFrame：是Spark SQL的一个抽象，表示分布式数据集合，具有命名列（schema）。类似于关系数据库中的表或Pandas DataFrame。它是非类型安全的（schema在运行时检查）。 - Dataset：从Spark 1.6开始引入，是DataFrame的扩展。Dataset是强类型的，提供编译时类型安全。它允许使用Scala或Java的case类来定义类型。 区别： 1. **类型安全**： - DataFrame：是非类型安全的。操作在运行时检查类型错误。 - Dataset：是强类型的，编译时检查类型错误。这意味着在编译时就能捕获类型不匹配的错误[^2]。 2. **编程接口**： - DataFrame：提供类似于SQL的声明式API，支持DSL（领域特定语言）。 - Dataset：提供面向对象的编程接口，可以使用lambda函数和函数式编程[^2][^3]。 3. **语言支持**： - DataFrame：在Scala、Java、Python和R中可用。 - Dataset：主要在Scala和Java中可用，因为Python和R是动态类型语言，不支持编译时类型安全。 4. **性能**： - 两者共享相同的优化和执行引擎（Tungsten引擎），因此在性能上相似。但Dataset的强类型特性可能在某些场景下提供更好的优化[^3]。 5. **创建方式**： - DataFrame：可以从RDD、Hive表、数据源等创建。 - Dataset：可以通过将DataFrame转换为Dataset（使用as[T]方法）或直接从类型化数据创建。 从引用[^2]：Dataset是对DataFrame API的扩展，提供类型安全和面向对象的编程接口。引用[^3]提到两者共享相同的执行引擎。 结构回答： 1. **介绍**：简要介绍DataFrame和Dataset。 2. **主要区别**：列出关键区别点。 3. **代码示例**：如果可能，展示简单代码（但用户提供的是Scala代码，我可以用类似格式）。 4. **总结**：何时使用哪个。 5. **相关问题**：生成相关问题。 由于用户要求中文回答，我将用中文。 生成相关问题：基于主题，生成2-3个相关问题。 最后，添加引用标识。</think>### Apache Spark中DataFrame与Dataset的区别 在Apache Spark中，DataFrame和Dataset都是用于处理结构化数据的核心抽象，但它们在设计、类型安全性和编程接口上存在关键差异。以下我将基于Spark官方文档和相关资料，逐步解释它们的区别，帮助您清晰理解。核心区别在于：**DataFrame是Dataset的非类型安全（schema-on-read）版本，而Dataset是DataFrame的类型安全（schema-on-write）扩展**，提供编译时类型检查[^2][^3]。 #### 1. **基本定义** - **DataFrame**： - 表示分布式数据集合，以命名列（schema）组织数据，类似于关系数据库中的表或Pandas DataFrame。 - 非类型安全：schema在运行时检查，操作错误（如类型不匹配）在运行时抛出异常。 - 支持多语言：Scala、Java、Python和R[^3]。 - 示例：从CSV读取数据时，schema在读取时推断。 ```scala val df = spark.read.option("header", true).csv("data.csv") // schema在运行时确定 ``` - **Dataset**： - 是DataFrame的强类型扩展，要求显式定义数据类型（例如使用Scala的case类）。 - 类型安全：schema在编译时检查，操作错误（如字段类型错误）在编译期捕获。 - 主要支持静态类型语言：Scala和Java（Python和R因动态类型限制，支持有限）[^2]。 - 示例：定义case类后，DataFrame可转换为Dataset。 ```scala case class PMData(pm: Double, year: Int) val ds = df.as[PMData] // 编译时类型检查 ``` #### 2. **关键区别对比** 下表总结主要差异（基于Spark 2.0+版本）： | 特性 | DataFrame | Dataset | |---------------------|----------------------------------------|----------------------------------------| | **类型安全** | 非类型安全（运行时检查schema） | 强类型安全（编译时检查schema）[^2] | | **编程接口** | 声明式API（类似SQL的DSL） | 面向对象API（支持lambda和函数式编程）[^2] | | **语言支持** | Scala、Java、Python、R | 主要Scala和Java | | **性能优化** | 共享Tungsten引擎，优化执行计划相同 | 相同，但强类型可能减少运行时开销[^3] | | **错误处理** | 运行时异常（如ClassCastException） | 编译时错误（如类型不匹配） | | **创建方式** | 从RDD、文件或Hive表创建 | 从DataFrame转换（`as[T]`）或直接创建 | #### 3. **详细解释核心区别** - **类型安全（Type Safety）**： - DataFrame是非类型安全的，因为它使用`Row`对象表示数据，字段类型在运行时解析。例如，在过滤操作中，如果列名错误或类型不匹配，错误只在执行时暴露[^2]。 ```scala df.filter("year > 2015") // 运行时检查"year"是否存在 ``` - Dataset是强类型的，每个元素是特定类型（如自定义case类）。编译时就能捕获错误，提高代码可靠性。引用[^4]中的示例展示了类型转换： ```scala val ds = sourceDF.select( when('PM_Dongsi === "NA", Double.NaN) // 编译时类型检查 .otherwise('PM_Dongsi.cast(DoubleType)) .as("pm") ).as[PMData] // 转换为Dataset，编译时验证schema ``` 这减少了生产环境中的bug风险[^2][^4]。 - **编程模型**： - DataFrame使用声明式API，适合SQL-like操作（如`select`、`filter`），便于数据工程师处理ETL任务。 - Dataset提供面向对象风格，支持方法链和lambda表达式，更适合开发复杂业务逻辑的应用程序（如使用`map`或`reduce`）[^2][^3]。 ```scala // Dataset示例：类型安全的操作 ds.filter(_.pm > 50).map(_.year) // 编译时检查pm和year类型 ``` - **性能考虑**： - 两者底层共享相同的优化引擎（Catalyst优化器和Tungsten执行引擎），因此性能差异不大。但在大型数据集上，Dataset的强类型特性可能减少序列化/反序列化开销，因为Encoder直接处理类型化数据[^3]。 - 实际测试中，Dataset在复杂转换（如用户自定义函数）中可能更快，但DataFrame在简单查询中更高效[^2]。 #### 4. **何时使用哪个？** - **使用DataFrame当**： - 需要快速数据探索或SQL-like查询。 - 跨语言工作（如Python或R）。 - 不需要编译时类型检查。 - **使用Dataset当**： - 开发Scala/Java应用，需要高可靠性和类型安全。 - 处理复杂业务逻辑，涉及自定义对象和函数式操作。 - 优化运行时性能（减少类型错误导致的失败）[^2][^3]。 总结：DataFrame和Dataset在Spark中是互补的。Dataset本质上是DataFrame的类型安全封装，两者在大多数场景下可互换，但Dataset的强类型特性使其更适合企业级应用开发。Spark官方推荐：**优先使用DataFrame进行通用数据处理，在需要类型安全时切换到Dataset**[^2][^3]。 #### 相关问题 1. 如何在Spark中将DataFrame转换为Dataset？ 2. Dataset的强类型特性如何影响Spark作业的性能？ 3. 在Python中是否支持Dataset？如果不支持，有哪些替代方案？ [^1]: Recently, there are two new data abstractions released dataframe and datasets in apache spark... [^2]: Spark性能优化 -- > Spark SQL、DataFrame、Dataset。Dataset是SparkSQL中的一种数据结构，它是强类型的，包含指定的schema... [^3]: [Spark进阶]-- Spark Dataframe操作。Spark SQL is a component on top of Spark Core that introduces a new data abstraction called SchemaRDD... [^4]: 部分数据展示... 将PM_Dongsi的的数据类型替换成double类型，将这一列的空值替换成double下的nan...
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