SparkSQL编程-RDD、DataFrame、DataSet

三者之间的关系

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RDD和DataFrame成为唯一的 API 接口。

三者之间的共性

1.RDD、DataFrame、Dataset全都是 Spark 平台下的分布式弹性数据集，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，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算。
3.三者都会根据 Spark 的内存情况自动缓存运算，这样即使数据量很大，也不用担心会内存溢出
4.三者都有partition的概念
5.三者有许多共同的函数，如map, filter，排序等
6.在对 DataFrame和Dataset进行操作许多操作都需要这个包进行支持 import spark.implicits._
7.DataFrame和Dataset均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型

三者之间的区别

RDD
1.RDD一般和spark mlib同时使用
2.RDD不支持sparksql操作

DataFrame
1.与RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为Row，每一列的值没法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值，
2.DataFrame与DataSet一般不与 spark mlib 同时使用
3.DataFrame与DataSet均支持 SparkSQL 的操作，比如select，groupby之类，还能注册临时表/视窗，进行 sql 语句操作
4.DataFrame与DataSet支持一些特别方便的保存方式，比如保存成csv，可以带上表头，这样每一列的字段名一目了然(后面专门讲解)

DataSet
1.Dataset和DataFrame拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同。 DataFrame其实就是DataSet的一个特例
2.DataFrame也可以叫Dataset[Row],每一行的类型是Row，不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用上面提到的getAS方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段。而Dataset中，每一行是什么类型是不一定的，在自定义了case class之后可以很自由的获得每一行的信息

三者之间的转换

1 RDD -> DataFrame、DataSet

上面我们已经应用过了

2 DataFrame、DataSet -> RDD

val rdd1:RDD[ROW]=testDF.rdd
val rdd2:RDD[ROW/其它]=testDS.rdd

DataFrame <-> Dataset

// 从 DataFrame到DataSet
scala> val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string]

scala> case class People(name: String, age: Long)
defined class People

// DataFrame 转换成 DataSet
scala> val ds = df.as[People]
ds: org.apache.spark.sql.Dataset[People] = [age: bigint, name: string]
2.从 DataSet到DataFrame
scala> case class Person(name: String, age: Long)
defined class Person

scala> val ds = Seq(Person("Andy", 32)).toDS()
ds: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: bigint]

scala> val df = ds.toDF
df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: bigint]

scala> df.show
+----+---+
|name|age|
+----+---+
|Andy| 32|
+----+---+