05-快速理解SparkSQL的DataSet

1 定義

一個數據集是分佈式的數據集合。Spark 1.6增加新接口Dataset,提供

  • RDD的優點:強類型、能夠使用強大lambda函數
  • Spark SQL優化執行引擎的優點

可從JVM對象構造Dataset,然後函數式轉換(map、flatMap、filter等)操作。Dataset API在Scala和Java中可用。

Python不支持Dataset API,但由於Python動態性質,許多Dataset API優點已經能使用(可通過名稱自然訪問行的字段row.columnName)。R的情況類似。

Python支持DataFrame API是因爲DataFrame API是基於Python#Pandas庫構建,而Pandas庫提供強大易用的數據分析工具集。因此,Spark提供對Pandas DataFrame對象的支持,使Python使用DataFrame API非常方便。Python的Pandas也提供強類型保證,使Spark可在保持動態特性同時提供類型檢查和類型推斷。因此,雖Python不支持Spark的Dataset API,但它支持Spark的DataFrame API,這爲Python用戶提供一種方便的數據處理方式。

2 案例

package com.javaedge.bigdata.cp04

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}

object DatasetApp {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val projectRootPath = "/Users/javaedge/Downloads/soft/sparksql-train"
    val spark = SparkSession.builder()
      .master("local").appName("DatasetApp")
      .getOrCreate()
    import spark.implicits._

    // 創建一個包含一條記錄的Seq,這條記錄包含一個名爲 "JavaEdge" 年齡爲 18 的人員信息
    val ds: Dataset[Person] = Seq(Person("JavaEdge", "18"))
      // 將Seq轉換爲一個Dataset[Person]類型數據集,該數據集只包含一條記錄
      .toDS()
    ds.show()

    val primitiveDS: Dataset[Int] = Seq(1, 2, 3).toDS()
    primitiveDS.map(x => x + 1).collect().foreach(println)

    val peopleDF: DataFrame = spark.read.json(projectRootPath + "/data/people.json")
    val peopleDS: Dataset[Person] = peopleDF.as[Person]
    peopleDS.show(false)
    peopleDF.select("name").show()
    peopleDS.map(x => x.name).show()

    spark.stop()
  }

  /**
   * 自定義的 case class,其中包含兩個屬性
   */
  private case class Person(name: String, age: String)

}

output:
+--------+---+
|    name|age|
+--------+---+
|JavaEdge| 18|
+--------+---+

2
3
4
+----+-------+
|age |name   |
+----+-------+
|null|Michael|
|30  |Andy   |
|19  |Justin |
+----+-------+

+-------+
|   name|
+-------+
|Michael|
|   Andy|
| Justin|
+-------+

+-------+
|  value|
+-------+
|Michael|
|   Andy|
| Justin|
+-------+

3 DataFrame V.S Dataset

val peopleDF: DataFrame = spark.read.json(projectRootPath + "/data/people.json")
val peopleDS: Dataset[Person] = peopleDF.as[Person]
peopleDS.show(false)
// 弱語言類型,運行時才報錯
peopleDF.select("nameEdge").show()

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作者簡介:魔都技術專家兼架構,多家大廠後端一線研發經驗,各大技術社區頭部專家博主。具有豐富的引領團隊經驗,深厚業務架構和解決方案的積累。

負責:

  • 中央/分銷預訂系統性能優化
  • 活動&優惠券等營銷中臺建設
  • 交易平臺及數據中臺等架構和開發設計
  • 車聯網核心平臺-物聯網連接平臺、大數據平臺架構設計及優化

目前主攻降低軟件複雜性設計、構建高可用系統方向。

參考:

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