Spark中的DataFrame和DataSet有什么区别？
在 Apache Spark 中，DataFrame 和 DataSet 是两种重要的数据抽象，它们都是在 Spark 1.4 版本引入的，旨在提供更高级别的抽象和更丰富的 API，以简化数据处理使命。以下是 DataFrame 和 DataSet 的主要区别：1. 数据类型
[*] DataFrame：
[*]DataFrame 是一个分布式表格数据的抽象，它类似于关系数据库中的表，支持列名和列类型。
[*]DataFrame 是一个不可变的分布式数据集，可以进行各种操作，如选择、过滤、聚合等。
[*]DataFrame 的数据类型是隐式的，即 Spark 自动推断每一列的数据类型。
[*] DataSet：
[*]DataSet 是一个编译时类型安全的分布式数据集，它可以同时携带结构信息（Schema）和类型信息。
[*]DataSet 提供了类型安全的 API，而且可以使用 Scala 或 Java 的编译时类型检查。
[*]DataSet 的数据类型是显式的，即在定义时需要明确指定每一列的数据类型。
2. API
[*] DataFrame：
[*]DataFrame 提供了类似 SQL 的 API，如 select, filter, groupBy, orderBy 等。
[*]DataFrame 支持使用 SQL 查询语言（DataFrame SQL API）进行操作。
[*]DataFrame 的 API 通常更加易于学习和使用，由于它们接近 SQL 语法。
[*] DataSet：
[*]DataSet 提供了类型安全的 API，而且可以使用 Scala 或 Java 的编译时类型检查。
[*]DataSet 支持使用 Scala 或 Java 的方法链式调用，如 map, filter, reduce 等。
[*]DataSet 的 API 更加机动和强盛，支持更复杂的操作。
3. 类型安全
[*] DataFrame：
[*]DataFrame 的 API 是非类型安全的，即在编译时不会检查列类型是否正确。
[*]这意味着在运行时可能会出现类型错误，需要通过运行时异常来捕捉。
[*] DataSet：
[*]DataSet 的 API 是类型安全的，编译器会在编译时检查类型错误。
[*]这使得开发过程更加安全，可以提前发现类型错误。
4. 性能
[*] DataFrame：
[*]DataFrame 的性能通常接近 DataSet，由于它们共享相同的底层实行引擎。
[*]由于 DataFrame 的 API 更加简便，因此在某些环境下可能会更易于编写和维护。
[*] DataSet：
[*]DataSet 的性能通常与 DataFrame 相称，但在某些环境下可能会由于类型信息的优化而略有优势。
[*]DataSet 支持更复杂的操作，因此在需要高级操作时可能会更具优势。
5. 使用场景
[*] DataFrame：
[*]实用于需要快速编写和维护的数据处理使命。
[*]适合进行简单的数据处理和分析使命。
[*]适合初学者或对类型安全要求不高的场景。
[*] DataSet：
[*]实用于需要类型安全和复杂数据处理使命。
[*]适合进行高级数据处理和分析使命。
[*]适合需要严格类型检查的场景。
示例代码
DataFrame 示例
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, functions}
val spark = SparkSession.builder()
.appName("DataFrame Example")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
// 创建 DataFrame
val df = spark.read.textFile("path/to/your/data")
// 使用 DataFrame API
df.select($"column1", $"column2")
.where($"column1" > 10)
.groupBy($"column1")
.agg(functions.count($"column2"))
.show()
DataSet 示例
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, functions}
import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction
case class Person(name: String, age: Int)
val spark = SparkSession.builder()
.appName("DataSet Example")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
// 创建 DataSet
val ds = spark.read.textFile("path/to/your/data")
.as
// 使用 DataSet API
ds.filter(person => person.age > 10)
.groupBy($"name")
.agg(functions.count($"age"))
.collect()
总结
[*]DataFrame：实用于需要快速编写和维护的数据处理使命，适合初学者或对类型安全要求不高的场景。
[*]DataSet：实用于需要类型安全和复杂数据处理使命，适合需要严格类型检查的场景。
在实际应用中，可以根据具体需求选择使用 DataFrame 或 DataSet。大多数环境下，DataFrame 和 DataSet 可以互换使用，由于它们共享相同的底层实行引擎。然而，在需要类型安全和更复杂操作时，保举使用 DataSet。
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。
页:
[1]