RDD、DataFrame和DataSet的区别

r囧r小猫 2022-12-04 15:57 212阅读 0赞

参考文章：[RDD、DataFrame和DataSet的区别][RDD_DataFrame_DataSet]

[SparkSQL\_Dataset和DataFrame简介][SparkSQL_Dataset_DataFrame]

## DataSet和DataFrame区别和转换 ##

## 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）DataSet和DataFrame**
> 
>   DataSet跟DataFrame还是有挺大区别的，DataFrame开发都是写sql，但是DataSet是使用类似RDD的API。所以可以理解成DataSet就是存了个数据类型的RDD

## 2.DataSet\\DataFrame\\RDD的区别： ##

> **（1）相同点：**  
>           都是分布式数据集  
>           DataFrame底层是RDD，但是DataSet不是，不过他们最后都是转换成RDD运行  
>           DataSet和DataFrame的相同点都是有数据特征、数据类型的分布式数据集(schema)  
> **（2）不同点：**  
>           （a）schema信息：  
>                 RDD中的数据是没有数据类型的  
>                 DataFrame中的数据是弱数据类型，不会做数据类型检查  
>                     虽然有schema规定了数据类型，但是编译时是不会报错的，运行时才会报错  
>                 DataSet中的数据类型是强数据类型  
>           （b）序列化机制：  
>                 RDD和DataFrame默认的序列化机制是java的序列化，可以修改为Kyro的机制  
>                 DataSet使用自定义的数据编码器进行序列化和反序列化

## 3.创建方式： ##

**(1)要使用toDS之前**

import sqlContext.implicits._

**(2)将内存中的数据转换成DataSet**

// Encoders for most common types are automatically provided by importing 
    sqlContext.implicits._
    val ds = Seq(1, 2, 3).toDS()
    ds.map(_ + 1).collect() // Returns: Array(2, 3, 4)

其中：  
                collect()：返回一个Array，包含所有行信息  
                Returns an array that contains all rows in this Dataset.

**(3)****可以直接把case class对象转化成DataSet**

// Encoders are also created for case classes.
    case class Person(name: String, age: Long)
    val ds = Seq(Person("Andy", 32)).toDS()

**(4)将DataFrame转换成DataSet，不过要求是DataFrame的数据类型必须是case class**

**并且要求DataFrame的数据类型必须和case class一致（顺序也必须一致）**

## 4.代码 ##

package _0729DF
    import org.apache.spark
    import org.apache.spark.sql.{Dataset, SparkSession}
    //import  org.apache.spark
     
     
    /**
      * 
      */
    object Dataset extends App{
    //  import spark.implicits._
    //
    //  val ds = Seq(1, 2, 3).toDS()
    //  ds.map(_ + 1).collect() // Returns: Array(2, 3, 4)
    //
    //
    //  // Encoders are also created for case classes.
    //  case class Person(name: String, age: Long)
    //  val ds = Seq(Person("Andy", 32)).toDS()
    //  ds.show
     
     
      val session = SparkSession.builder()
        .appName("app")
        .master("local")
        .getOrCreate()
     
      val sqlContext = session.sqlContext
      val wcDs = sqlContext.read.textFile("datas/halibote.txt")
     
      // 导入隐式转换
      import session.implicits._
      val wordData=wcDs.flatMap(_.split(" "))
      wordData.createTempView("t_word")
     
      wordData.show()
      //wordData.printSchema()
     
      // Encoders for most common types are automatically provided by importing sqlContext.implicits._
      val ds=Seq(1,2,3).toDS()
      ds.map(_ + 1).collect() // Returns: Array(2, 3, 4)
     
    //  // Encoders are also created for case classes.
    //  case class Person(name: String, age: Long)
    //  val ds = Seq(Person("Andy", 32)).toDS()
     
     
      // DataFrames can be converted to a Dataset by providing a class. Mapping will be done by name.
      case class Person(age:Long,name:String)
      val path = "datas/people.json"
      val people: Dataset[Person] = sqlContext.read.json(path).as[Person]
      people.show()
     
     
    }

--------------------

## 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 和 ODBC 连接；
>  *  支持优化器，列式存储和代码生成等特性；
>  *  支持扩展并能保证容错。

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## 二、DataFrame & DataSet ##

### 2.1 DataFrame ###

为了支持结构化数据的处理，Spark SQL 提供了新的数据结构 DataFrame。DataFrame 是一个由具名列组成的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表或 R/Python 语言中的 `data frame`。 由于 Spark SQL 支持多种语言的开发，所以每种语言都定义了 `DataFrame` 的抽象，主要如下：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>语言</th> 
   <th>主要抽象</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>Java</td> 
   <td>Dataset[T]</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Python</td> 
   <td>DataFrame</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Scala</td> 
   <td>Dataset[T] &amp; DataFrame (Dataset[Row] 的别名)</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>R</td> 
   <td>DataFrame</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 2.2 DataFrame 对比 RDDs ###

DataFrame 和 RDDs 最主要的区别在于一个面向的是结构化数据，一个面向的是非结构化数据，它们内部的数据结构如下：

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DataFrame 内部的有明确 Scheme 结构，即列名、列字段类型都是已知的，这带来的好处是可以减少数据读取以及更好地优化执行计划，从而保证查询效率。

**DataFrame 和 RDDs 应该如何选择？**

>  *  如果你想使用函数式编程而不是 DataFrame API，则使用 RDDs；
>  *  如果你的数据是非结构化的 (比如流媒体或者字符流)，则使用 RDDs，
>  *  如果你的数据是结构化的 (如 RDBMS 中的数据) 或者半结构化的 (如日志)，出于性能上的考虑，应优先使用 DataFrame。

### 2.3 DataSet ###

Dataset 也是分布式的数据集合，在 Spark 1.6 版本被引入，它集成了 RDD 和 DataFrame 的优点，具备强类型的特点，同时支持 Lambda 函数，但只能在 Scala 和 Java 语言中使用。在 Spark 2.0 后，为了方便开发者，Spark 将 DataFrame 和 Dataset 的 API 融合到一起，提供了结构化的 API(Structured API)，即用户可以通过一套标准的 API 就能完成对两者的操作。

> 这里注意一下：DataFrame 被标记为 Untyped API，而 DataSet 被标记为 Typed API，后文会对两者做出解释。

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### 2.4 静态类型与运行时类型安全 ###

静态类型 (Static-typing) 与运行时类型安全 (runtime type-safety) 主要表现如下:

在实际使用中，如果你用的是 Spark SQL 的查询语句，则直到运行时你才会发现有语法错误，而如果你用的是 DataFrame 和 Dataset，则在编译时就可以发现错误 (这节省了开发时间和整体代价)。DataFrame 和 Dataset 主要区别在于：

在 DataFrame 中，当你调用了 API 之外的函数，编译器就会报错，但如果你使用了一个不存在的字段名字，编译器依然无法发现。而 Dataset 的 API 都是用 Lambda 函数和 JVM 类型对象表示的，所有不匹配的类型参数在编译时就会被发现。

以上这些最终都被解释成关于类型安全图谱，对应开发中的语法和分析错误。在图谱中，Dataset 最严格，但对于开发者来说效率最高。

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上面的描述可能并没有那么直观，下面的给出一个 IDEA 中代码编译的示例：

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这里一个可能的疑惑是 DataFrame 明明是有确定的 Scheme 结构 (即列名、列字段类型都是已知的)，但是为什么还是无法对列名进行推断和错误判断，这是因为 DataFrame 是 Untyped 的。

### 2.5 Untyped & Typed ###

在上面我们介绍过 DataFrame API 被标记为 `Untyped API`，而 DataSet API 被标记为 `Typed API`。DataFrame 的 `Untyped` 是相对于语言或 API 层面而言，它确实有明确的 Scheme 结构，即列名，列类型都是确定的，但这些信息完全由 Spark 来维护，Spark 只会在运行时检查这些类型和指定类型是否一致。这也就是为什么在 Spark 2.0 之后，官方推荐把 DataFrame 看做是 `DatSet[Row]`，Row 是 Spark 中定义的一个 `trait`，其子类中封装了列字段的信息。

相对而言，DataSet 是 `Typed` 的，即强类型。如下面代码，DataSet 的类型由 Case Class(Scala) 或者 Java Bean(Java) 来明确指定的，在这里即每一行数据代表一个 `Person`，这些信息由 JVM 来保证正确性，所以字段名错误和类型错误在编译的时候就会被 IDE 所发现。

case class Person(name: String, age: Long)
    val dataSet: Dataset[Person] = spark.read.json("people.json").as[Person]

## 三、DataFrame & DataSet & RDDs 总结 ##

这里对三者做一下简单的总结：

>  *  RDDs 适合非结构化数据的处理，而 DataFrame & DataSet 更适合结构化数据和半结构化的处理；
>  *  DataFrame & DataSet 可以通过统一的 Structured API 进行访问，而 RDDs 则更适合函数式编程的场景；
>  *  相比于 DataFrame 而言，DataSet 是强类型的 (Typed)，有着更为严格的静态类型检查；
>  *  DataSets、DataFrames、SQL 的底层都依赖了 RDDs API，并对外提供结构化的访问接口。

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## 四、Spark SQL的运行原理 ##

DataFrame、DataSet 和 Spark SQL 的实际执行流程都是相同的：

> 1.  进行 DataFrame/Dataset/SQL 编程；
> 2.  如果是有效的代码，即代码没有编译错误，Spark 会将其转换为一个逻辑计划；
> 3.  Spark 将此逻辑计划转换为物理计划，同时进行代码优化；
> 4.  Spark 然后在集群上执行这个物理计划 (基于 RDD 操作) 。

### 4.1 逻辑计划(Logical Plan) ###

执行的第一个阶段是将用户代码转换成一个逻辑计划。它首先将用户代码转换成 `unresolved logical plan`(未解决的逻辑计划)，之所以这个计划是未解决的，是因为尽管您的代码在语法上是正确的，但是它引用的表或列可能不存在。 Spark 使用 `analyzer`(分析器) 基于 `catalog`(存储的所有表和 `DataFrames` 的信息) 进行解析。解析失败则拒绝执行，解析成功则将结果传给 `Catalyst` 优化器 (`Catalyst Optimizer`)，优化器是一组规则的集合，用于优化逻辑计划，通过谓词下推等方式进行优化，最终输出优化后的逻辑执行计划。

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### 4.2 物理计划(Physical Plan) ###

得到优化后的逻辑计划后，Spark 就开始了物理计划过程。 它通过生成不同的物理执行策略，并通过成本模型来比较它们，从而选择一个最优的物理计划在集群上面执行的。物理规划的输出结果是一系列的 RDDs 和转换关系 (transformations)。

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### 4.3 执行 ###

在选择一个物理计划后，Spark 运行其 RDDs 代码，并在运行时执行进一步的优化，生成本地 Java 字节码，最后将运行结果返回给用户。

[RDD_DataFrame_DataSet]: https://blog.csdn.net/super_wj0820/article/details/100975695
[SparkSQL_Dataset_DataFrame]: https://www.cnblogs.com/shun7man/p/13194082.html
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[format_png 1]: /images/20221123/f1f90abfd6314d9aa778b282e699504f.png
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[format_png 3]: /images/20221123/bbd52e867a4943e0b67a6339838d6638.png
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[format_png 5]: /images/20221123/a9d793b4bdf244cebdbd4b8318135591.png
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