《从0到1学习Spark》--DataFrame和Dataset探秘

昨天小强带着大家了解了Spark SQL的由来、Spark SQL的架构和SparkSQL四大组件：Spark SQL、DataSource Api、DataFrame Api和Dataset Api。今天小强和大家一起揭开Spark SQL背后DataFrame和Dataset的面纱。

DataFrame和Dataset演变

Spark要对闭包进行计算、将其序列化，并将她们发送到执行进程，这意味着你的代码是以原始形式发送的，基本没有经过优化。在RDD中午发表是结构化数据，对RDD进行查询也不可行。使用RDD很容易但有时候处理元组会把代码弄乱。引入DataFrame和Dataset可以处理数据代码更加易读，支持java、scala、python和R等。
DataFrame用于创建数据的行和列，它就像是关系数据库管理系统中的一张表，DataFrame是一种常见的数据分析抽象。
Dataset结合了DataFrame和RDD的优势：静态类型、会更容易实现RDD的功能特性，以及DataFrame的卓越性能特性。

为什么使用DataFrame和Dataset

小强认为答案很简单：速度和易用性。DataFrame提供了优化、速度、自动模式发现；他们会读取更少的数据，并提供了RDD之间的互相操作性。
1、优化
Catalyst为DataFrame提供了优化：谓词下的推到数据源，只读取需要的数据。创建用于执行的物理计划，并生成比手写代码更优化的JVM字节码。

就像上图这样，DataFrame和Dataset进行了缓存，在缓存时，他们以更加高效的列式自动存储数据，这种格式比java、Python对象明显更为紧凑，并进行了优化。
2、速度
由于优化器会生成用于的JVM字节码，scala和python程序就有相似的性能。Dataset使用优化的编码器把对象进行序列化和反序列化，以便进行并处理并通过网络传输。
3、自动模式发现
要从RDD创建DataFrame，必须提供一个模式。而从JSON、Parquet和ORC文件创建DataFrame时，会自动发现一个模式，包括分区的发现。

实践

在pyspark shell或spark-shell中，会自动创建一个名为spark的预配置SparkSession。
从Spark 2.0及更高的版本，SparkSession成为关系型功能的入口点。当使用Hive时，SparkSession必须使用enableSupport方法创建，用来访问Hive Metastore、SerDes和用户自定义的函数。

创建DataFrame有三种方式：

1、从结构化数据文件创建DataFrame

2、从RDD创建DataFrame
3、从Hive中的表中创建DataFrame

把DataFrame转换为RDD非常简单，只需要使用.rdd方法

常用方法的示例

1、DS与DF的关系
type DataFrame = Dataset[Row]
2、加载txt数据
val rdd = sc.textFile("data")

val df = rdd.toDF()
这种直接生成DF，df数据结构为（查询语句：df.select("*").show(5)）

只有一列，属性为value。
3、 df.printSchema()

4、使用反射推断模式

小结

小强从DataFrame和Dataset演变以及为什么使用他们，还有对于DataFrame和Dataset创建和互相转换的一些实践例子进行介绍，当时这些都是比较基础的。深入学习Spark SQL需要了解更多Spark SQL提供的方法。后续小强为大家带来Saprk SQL相关方法以及优化。

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