大家好，我是不温卜火，是一名计算机学院大数据专业大二的学生，昵称来源于成语—不温不火，本意是希望自己性情温和。作为一名互联网行业的小白，博主写博客一方面是为了记录自己的学习过程，另一方面是总结自己所犯的错误希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。但由于水平有限，博客中难免会有一些错误出现，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！暂时只有csdn这一个平台，博客主页：https://buwenbuhuo.blog.csdn.net/

  本片博文为大家带来的是RDD、DataFrame、DataSet三者的共性和区别。

  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。

一. 三者的共性

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

// DataFrame:

testDF.map{ case Row(col1:String,col2:Int)=> println(col1);println(col2) col1 case _=> "" } // Dataset:

case class Coltest(col1:String,col2:Int)extends Serializable //定义字段名和类型 testDS.map{ case Coltest(col1:String,col2:Int)=> println(col1);println(col2) col1 case _=> "" }


  

 

  
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二. 三者的区别

2.1 RDD

1. RDD一般和spark mlib同时使用

2. RDD不支持sparksql操作

2.2 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，

testDF.foreach{
  line => val col1=line.getAs[String]("col1") val col2=line.getAs[String]("col2")
}


  

 

  
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1. DataFrame与DataSet一般不与 spark mlib 同时使用

2. 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

dataDF.createOrReplaceTempView("tmp")
spark.sql("select  ROW,DATE from tmp where DATE is not null order by DATE").show(100,false)


  

 

  
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1. 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

//保存
val saveoptions = Map("header" -> "true", "delimiter" -> "\t", "path" -> "hdfs://hadoop002:9000/test")
datawDF.write.format("com.buwenbuhuo.spark.csv").mode(SaveMode.Overwrite).options(saveoptions).save()
//读取
val options = Map("header" -> "true", "delimiter" -> "\t", "path" -> "hdfs://hadoop002:9000/test")
val datarDF= spark.read.options(options).format("com.buwenbuhuo.spark.csv").load()


  

 

  
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  利用这样的保存方式，可以方便的获得字段名和列的对应，而且分隔符（delimiter）可以自由指定。

2.3 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

case class Coltest(col1:String,col2:Int)extends Serializable //定义字段名和类型
/**
 rdd
 ("a", 1)
 ("b", 1)
 ("a", 1)
**/
val test: Dataset[Coltest]=rdd.map{line=> Coltest(line._1,line._2) }.toDS
test.map{ line=> println(line.col1) println(line.col2) }


  

 

  
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  可以看出，Dataset在需要访问列中的某个字段时是非常方便的，然而，如果要写一些适配性很强的函数时，如果使用Dataset，行的类型又不确定，可能是各种case class，无法实现适配，这时候用DataFrame即Dataset[Row]就能比较好的解决问题

三. 三者的互相转换

  本次的分享就到这里了,

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