参考：https://www.cnblogs.com/starwater/p/6841807.html
在spark中，RDD、DataFrame、Dataset是最常用的数据类型，本博文给出笔者在使用的过程中体会到的区别和各自的优势
共性：
1、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利
2、三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算，极端情况下，如果代码里面有创建、转换，但是后面没有在Action中使用对应的结果，在执行时会被直接跳过，如
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val sparkconf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("test").set("spark.port.maxRetries","1000")val spark = SparkSession.builder().config(sparkconf).getOrCreate()val rdd=spark.sparkContext.parallelize(Seq(("a", 1), ("b", 1), ("a", 1)))rdd.map{line=> println("运行") line._1} |
map中的println("运行")并不会运行
3、三者都会根据spark的内存情况自动缓存运算，这样即使数据量很大，也不用担心会内存溢出
4、三者都有partition的概念，如
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var predata=data.repartition(24).mapPartitions{ PartLine => { PartLine.map{ line => println(“转换操作”) } }} |
这样对每一个分区进行操作时，就跟在操作数组一样，不但数据量比较小，而且可以方便的将map中的运算结果拿出来，如果直接用map，map中对外面的操作是无效的，如
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val rdd=spark.sparkContext.parallelize(Seq(("a", 1), ("b", 1), ("a", 1))) var flag=0 val test=rdd.map{line=> println("运行") flag+=1 println(flag) line._1 }println(test.count)println(flag) /** 运行 1 运行 2 运行 3 3 0 * */ |
不使用partition时，对map之外的操作无法对map之外的变量造成影响
5、三者有许多共同的函数，如filter，排序等
6、在对DataFrame和Dataset进行操作许多操作都需要这个包进行支持
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import spark.implicits._//这里的spark是SparkSession的变量名 |
7、DataFrame和Dataset均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型
DataFrame:
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testDF.map{ case Row(col1:String,col2:Int)=> println(col1);println(col2) col1 case _=> "" } |
为了提高稳健性，最好后面有一个_通配操作，这里提供了DataFrame一个解析字段的方法
Dataset:
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case class Coltest(col1:String,col2:Int)extends Serializable //定义字段名和类型 testDS.map{ case Coltest(col1:String,col2:Int)=> println(col1);println(col2) col1 case _=> "" } |
区别：
RDD:
1、RDD一般和spark mlib同时使用
2、RDD不支持sparksql操作
DataFrame:
1、与RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为Row，只有通过解析才能获取各个字段的值，如
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testDF.foreach{ line => val col1=line.getAs[String]("col1") val col2=line.getAs[String]("col2")} |
每一列的值没法直接访问
2、DataFrame与Dataset一般与spark ml同时使用
3、DataFrame与Dataset均支持sparksql的操作，比如select，groupby之类，还能注册临时表/视窗，进行sql语句操作，如
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dataDF.createOrReplaceTempView("tmp")spark.sql("select ROW,DATE from tmp where DATE is not null order by DATE").show(100,false) |
4、DataFrame与Dataset支持一些特别方便的保存方式，比如保存成csv，可以带上表头，这样每一列的字段名一目了然
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//保存val saveoptions = Map("header" -> "true", "delimiter" -> " ", "path" -> "hdfs://172.xx.xx.xx:9000/test")datawDF.write.format("com.databricks.spark.csv").mode(SaveMode.Overwrite).options(saveoptions).save()//读取val options = Map("header" -> "true", "delimiter" -> " ", "path" -> "hdfs://172.xx.xx.xx:9000/test")val datarDF= spark.read.options(options).format("com.databricks.spark.csv").load() |
利用这样的保存方式，可以方便的获得字段名和列的对应，而且分隔符（delimiter）可以自由指定
Dataset:
这里主要对比Dataset和DataFrame，因为Dataset和DataFrame拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同
DataFrame也可以叫Dataset[Row],每一行的类型是Row，不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用上面提到的getAS方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段
而Dataset中，每一行是什么类型是不一定的，在自定义了case class之后可以很自由的获得每一行的信息
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case class Coltest(col1:String,col2:Int)extends Serializable //定义字段名和类型/** rdd ("a", 1) ("b", 1) ("a", 1) * */val test: Dataset[Coltest]=rdd.map{line=> Coltest(line._1,line._2) }.toDStest.map{ line=> println(line.col1) println(line.col2) } |
可以看出，Dataset在需要访问列中的某个字段时是非常方便的，然而，如果要写一些适配性很强的函数时，如果使用Dataset，行的类型又不确定，可能是各种case class，无法实现适配，这时候用DataFrame即Dataset[Row]就能比较好的解决问题
转化：
RDD、DataFrame、Dataset三者有许多共性，有各自适用的场景常常需要在三者之间转换
DataFrame/Dataset转RDD：
这个转换很简单
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val rdd1=testDF.rddval rdd2=testDS.rdd |
RDD转DataFrame：
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import spark.implicits._val testDF = rdd.map {line=> (line._1,line._2) }.toDF("col1","col2") |
一般用元组把一行的数据写在一起，然后在toDF中指定字段名
RDD转Dataset：
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import spark.implicits._case class Coltest(col1:String,col2:Int)extends Serializable //定义字段名和类型val testDS = rdd.map {line=> Coltest(line._1,line._2) }.toDS |
可以注意到，定义每一行的类型（case class）时，已经给出了字段名和类型，后面只要往case class里面添加值即可
Dataset转DataFrame：
这个也很简单，因为只是把case class封装成Row
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import spark.implicits._val testDF = testDS.toDF |
DataFrame转Dataset：
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import spark.implicits._case class Coltest(col1:String,col2:Int)extends Serializable //定义字段名和类型val testDS = testDF.as[Coltest] |
这种方法就是在给出每一列的类型后，使用as方法，转成Dataset，这在数据类型是DataFrame又需要针对各个字段处理时极为方便
特别注意：
在使用一些特殊的操作时，一定要加上 import spark.implicits._ 不然toDF、toDS无法使用