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标题: 大数据-94 Spark 集群 SQL DataFrame & DataSet & RDD 创建与相互转换 Spar [打印本页]

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作者: 我爱普洱茶    时间: 2024-8-28 20:38
标题: 大数据-94 Spark 集群 SQL DataFrame & DataSet & RDD 创建与相互转换 Spar
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章节内容

上节完成的内容如下：

• SparkSQL介绍
  
• SparkSQL特点
  
• SparkSQL数据抽象
  
• SparkSQL数据类型
  
  
  
  

SparkSession

在 Spark2.0 之前

• SQLContext 是创建 DataFrame 和 实行SQL的入口
  
• HiveContext 通过HiveSQL语句操纵Hive数据，兼Hive操纵，HiveContext继承自SQLContext
  
  
  
  

在 Spark2.0 后

• 这些入口点统一到了SparkSession，SparkSession封装了SQLContext及HiveContext
  
• 实现了SQLContext即HiveContext所有功能
  
• 通过SparkSession可以获取到SparkContext
  

RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）

RDD 是 Spark 的基础抽象，它表示一个不可变的、分布式的数据集。
特点：

• 不可变性：RDD 是不可变的，一旦创建就不能修改。任何对 RDD 的操纵都会生成一个新的 RDD。
  
• 弹性：RDD 可以自动从节点失败中恢复数据，通过将计算逻辑重新应用到原始数据来重修丢失的数据。
  
• 分布式：RDD 可以分布在多个节点上实行操纵，充分利用集群的计算能力。
  
• 延迟计算：RDD 的操纵是延迟实行的（lazy evaluation），即只有在触发行动操纵（如 count()、collect()）时，Spark 才会实际实行计算。
  
• 类型安全：RDD 是类型化的，但它的 API 是松散类型（loosely typed）的，这意味着编译器不会在编译时查抄数据的类型，而是在运行时才会发现类型错误。
  

DataFrame

DataFrame 是一种基于 RDD 的分布式数据集，它具有定名的列。
特点：

• 布局化数据：DataFrame 是一个二维表格，具有定名的列和行，类似于关系数据库中的表或 Pandas 的 DataFrame。
  
• 优化引擎：DataFrame 受益于 Spark SQL 引擎的优化，如 Catalyst 优化器，可以自动优化查询并生成高效的实行计划。
  
• 丰富的 API：DataFrame 提供了一个高层次的 API，支持复杂的查询、过滤、聚合和连接操纵。
  
• 类型不安全：与 RDD 差别，DataFrame 是动态类型（dynamic typing）的，数据类型查抄是在运行时进行的，因此它在编译时不进行类型查抄。
  

DataSet

DataSet 是 Spark 1.6 引入的一个新的数据抽象，它结合了 RDD 的强类型优势和 DataFrame 的优化能力。
特点：

• 类型安全：DataSet 是强类型的，它利用编译时类型查抄，确保在编译时检测类型错误。
  
• 优化和性能：DataSet 受益于 Catalyst 优化器和 Tungsten 实行引擎，提供与 DataFrame 相同的优化能力，同时保留了类型安全性。
  
• 更丰富的 API：DataSet 提供了 RDD 的大部门 API，如 map、filter 等，同时也支持 SQL 查询。
  
• 统一 API：DataSet API 统一了 RDD 和 DataFrame，提供了一种更具表现力和安全性的编程模型。
  

DataFrame & Dataset 创建

不要刻意区分： DF & DS，DF是一种特殊的DS：ds.transformation => ds
由 Range 生成 Dataset

在 spark-shell 中进行测试

1. val numDS = spark.range(5, 100, 5)
2. // orderBy 转换操作
3. numDS.orderBy(desc("id")).show(5)
4. // 统计信息
5. numDS.describe().show
6. // 显示 Schema 信息
7. numDS.printSchema
8. // 使用RDD执行同样的操作
9. numDS.rdd.map(_.toInt).stats
10. // 检查分区数
11. numDS.rdd.getNumPartitions

复制代码

运行测试的过程如下图所示：

有聚集生成Dataset

Dataset = RDD[case class]，在 spark-shell 中进行测试

1. case class Person(name: String, age: Int, height: Int)
3. // 注意 Seq 中元素的类型
4. val seq1 = Seq(Person("Jack", 28, 184), Person("Tom", 10, 144), Person("Andy", 16, 165))
6. val ds1 = spark.createDataset(seq1)
7. ds1.printSchema
8. ds1.show

复制代码

实行的结果：

再来一个测试：

1. val seq2 = Seq(("Jack", 28, 184), ("Tom", 10, 144), ("Andy", 16, 165))
2. val ds2 = spark.createDataset(seq2)
3. ds2.printSchema
4. ds2.show

复制代码

实行的结果：

由聚集生成DataFrame

DataFrame = RDD[Row] + Schema
继承进行测试：

1. val lst = List(("Jack", 28, 184), ("Tom", 10, 144), ("Andy", 16, 165))
2. val df1 = spark.createDataFrame(lst).withColumnRenamed("_1", "name1").withColumnRenamed("_2", "age1").withColumnRenamed("_3", "height1")
3. df1.orderBy("age1").show(10)

复制代码

实行的结果如下图所示：

RDD转成DataFrame

DataFrame = RDD[Row] + Schema

1. val arr = Array(("Jack", 28, 184), ("Tom", 10, 144), ("Andy", 16, 165))
2. val rdd1 = sc.makeRDD(arr).map(f => Row(f._1, f._2, f._3))
4. val schema = StructType(
5.   StructField("name", StringType, false) ::
6.   StructField("age", IntegerType, false) ::
7.   StructField("height", IntegerType, false) ::
8.   Nil
9. )
11. val schema1 = (new StructType).add("name", "string", false).add("age", "int", false).add("height", "int", false)
12. val rddToDF = spark.createDataFrame(rdd1, schema)
13. rddToDF.orderBy(desc("name")).show(false)

复制代码

实行的结果如下图：

RDD转Dataset

Dataset = RDD[case class]
DataFrame = RDD[Row] + Schema

1. val arr = Array(("Jack", 28, 184), ("Tom", 10, 144), ("Andy", 16, 165))
2. val rdd1 = sc.makeRDD(arr)
3. val ds2 = spark.createDataset(rdd1)
4. ds2.show(10)

复制代码

实行的结果如下图：

从文件创建DataFrame

CSV文件

我们生成了一个CSV文件，大致内容如下：

运行测试

1. val df1 = spark.read.csv("/opt/wzk/data/people1.csv")
2. df1.printSchema()
3. df1.show()

复制代码

运行结果如下图所示：

三者转换

Spark SQL 提供了一个领域特定语言（DSL）以方便操纵布局化数据，核心头脑还是SQL，仅仅是一个语法问题。
RDD 与 DataFrame 之间的转换

RDD 转换为 DataFrame

将 RDD 转换为 DataFrame 需要提供数据的模式信息。通常你会利用 toDF() 方法将 RDD 转换为 DataFrame。
这里有两种主要方法：

• 利用隐式转换：需要导入 spark.implicits._，这允许你在不显式提供模式的情况下将常见的 RDD（如元组）转换为 DataFrame。
  
• 利用 StructType 定义模式：假如 RDD 的数据布局比较复杂，大概你需要精确控制 DataFrame 的模式，可以利用 StructType 和 Row。
  

DataFrame 转换为 RDD：

• 将 DataFrame 转换为 RDD 非常简单，只需调用 rdd 方法即可
  

DataFrame 与 DataSet 之间的转换

DataFrame 转换为 DataSet

• DataFrame 是无类型的，而 DataSet 是类型化的。为了将 DataFrame 转换为 DataSet，你需要定义一个对应的数据类型（通常是一个 case class）并利用 as[T] 方法
  

DataSet 转换为 DataFrame

• 将 DataSet 转换为 DataFrame 非常简单，只需调用 toDF() 方法即可
  

RDD 与 DataSet 之间的转换

RDD 转换为 DataSet

• 将 RDD 转换为 DataSet 需要将 RDD 的元素类型与 DataSet 的类型同等。与将 RDD 转换为 DataFrame 类似，通常利用隐式转换或显式提供模式信息
  

DataSet 转换为 RDD

• DataSet 本质上是类型化的 RDD，因此转换为 RDD 非常直接，只需调用 rdd 方法
  

终极汇总

• RDD 转换为 DataFrame：利用 toDF()，或利用 createDataFrame() 提供模式。
  
• DataFrame 转换为 RDD：利用 rdd 方法，转换后元素类型为 Row。
  
• DataFrame 转换为 DataSet：利用 as[T] 方法，需提供对应的 case class。
  
• DataSet 转换为 DataFrame：利用 toDF() 方法。
  
• RDD 转换为 DataSet：利用 toDS()，需提供对应的 case class。
  
• DataSet 转换为 RDD：利用 rdd 方法。
  

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