一篇文章搞懂DataSet、DataFrame、RDD-《每日五分鐘搞定大數據》
1. 三者共性：
1、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平臺下的分布式彈性數據集，為處理超大型數據提供便利
2、三者都有惰性機制，執行trainform操作時不會立即執行，遇到Action才會執行
3、三者都會根據spark的內存情況自動緩存運算，這樣即使數據量很大，也不用擔心會內存溢出
4、三者都有partition的概念，如
var predata=data.repartition(24).mapPartitions{ PartLine => { PartLine.map{ line => println(“轉換操作”) } } }
這樣對每一個分區進行操作時，就跟在操作數組一樣，不但數據量比較小，而且可以方便的將map中的運算結果拿出來，如果直接用map，map中對外面的操作是無效的，如
val rdd=spark.sparkContext.parallelize(Seq(("a", 1), ("b", 1), ("a", 1))) var flag=0 val test=rdd.map{line=> println("運行") flag+=1 println(flag) line._1 } println(test.count) println(flag) /** 運行 1 運行 2 運行 3 3 0 * */
不使用partition時，對map之外的操作無法對map之外的變量造成影響
5、三者有許多共同的函數，如filter，排序等
6、在對DataFrame和Dataset進行操作許多操作都需要這個包進行支持
import SparkSession.implicits._7、DataFrame和Dataset均可使用模式匹配獲取各個字段的值和類型，為了提高穩健性，最好後面有一個_通配操作，這裏提供了DataFrame一個解析字段的方法
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 //定義字段名和類型
testDS.map{
case Coltest(col1:String,col2:Int)=>
println(col1);println(col2)
col1
case _=>
""
}2. 對比：
2.1 RDD：
1、RDD一般和spark mlib同時使用
2、RDD不支持sparksql操作
2.2 DataFrame和Dataset相同點:
1、DataFrame與Dataset一般與spark ml同時使用
2、DataFrame與Dataset均支持sparksql的操作，比如select，groupby之類，還能註冊臨時表/視窗，進行sql語句操作，如
dataDF.createOrReplaceTempView("tmp")
spark.sql("select ROW,DATE from tmp where DATE is not null order by DATE").show(100,false)3、DataFrame與Dataset支持一些特別方便的保存方式，比如保存成csv，可以帶上表頭，這樣每一列的字段名一目了然
//保存
val saveoptions = Map("header" -> "true", "delimiter" -> "\t", "path" -> "hdfs://172.xx.xx.xx:9000/test")
datawDF.write.format("com.databricks.spark.csv").mode(SaveMode.Overwrite).options(saveoptions).save()
//讀取
val options = Map("header" -> "true", "delimiter" -> "\t", "path" -> "hdfs://172.xx.xx.xx:9000/test")
val datarDF= spark.read.options(options).format("com.databricks.spark.csv").load()利用這樣的保存方式，可以方便的獲得字段名和列的對應，而且分隔符（delimiter）可以自由指定
2.3 DataFrame和Dataset不同點:
這裏主要對比Dataset和DataFrame，因為Dataset和DataFrame擁有完全相同的成員函數，區別只是每一行的數據類型不同
1）DataFrame也可以叫Dataset[Row],dataframe每一行的類型是Row（不解析的話無法得知每一行的字段名和對應的字段類型）
拿出dataframe行中特定字段的方法有兩個：
getAS方法
testDF.foreach{
line =>
val col1=line.getAs[String]("col1")
val col2=line.getAs[String]("col2")
}模式匹配
testDF.map{
case Row(col1:String,col2:Int)=>
println(col1);println(col2)
col1
case _=>
""
}2） Dataset中，每一行是什麽類型是不一定的，在自定義了case class之後可以很自由的獲得每一行的信息（可以定義字段名和類型）
case class Coltest(col1:String,col2:Int)extends Serializable //定義字段名和類型
/**
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)
}可以看出，Dataset在需要訪問列中的某個字段時是非常方便的，然而，如果要寫一些適配性很強的函數時，如果使用Dataset，行的類型又不確定，可能是各種case class，無法實現適配，這時候用DataFrame即Dataset[Row]就能比較好的解決問題
3. 轉化：
RDD、DataFrame、Dataset三者有許多共性，有各自適用的場景常常需要在三者之間轉換
DataFrame/Dataset轉RDD：
val rdd1=testDF.rdd
val rdd2=testDS.rddRDD轉DataFrame：
import spark.implicits._
val testDF = rdd.map {line=>
(line._1,line._2)
}.toDF("col1","col2")一般用元組把一行的數據寫在一起，然後在toDF中指定字段名
RDD轉Dataset：
import spark.implicits._
case class Coltest(col1:String,col2:Int)extends Serializable //定義字段名和類型
val testDS = rdd.map {line=>
Coltest(line._1,line._2)
}.toDS可以註意到，定義每一行的類型（case class）時，已經給出了字段名和類型，後面只要往case class裏面添加值即可
Dataset轉DataFrame：
這個也很簡單，因為只是把case class封裝成Row
import spark.implicits._
val testDF = testDS.toDFDataFrame轉Dataset：
import spark.implicits._
case class Coltest(col1:String,col2:Int)extends Serializable //定義字段名和類型
val testDS = testDF.as[Coltest]這種方法就是在給出每一列的類型後，使用as方法，轉成Dataset，這在數據類型是DataFrame又需要針對各個字段處理時極為方便
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