大数据-94 Spark 集群 SQL DataFrame & DataSet & RDD 创建与相互转换 SparkSQL

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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 执行SQL的入口
  • HiveContext 通过HiveSQL语句操作Hive数据,兼Hive操作,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 的操作都会生成一个新的 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建丢失的数据。
  • 分布式:RDD 可以分布在多个节点上执行操作,充分利用集群的计算能力。
  • 延迟计算:RDD 的操作是延迟执行的(lazy evaluation),即只有在触发行动操作(如 count()、collect())时,Spark 才会实际执行计算。
  • 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检查数据的类型,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,它具有命名的列。

特点:

  • 结构化数据:DataFrame 是一个二维表格,具有命名的列和行,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执行计划。
  • 丰富的 API:DataFrame 提供了一个高层次的 API,支持复杂的查询、过滤、聚合和连接操作。
  • 类型不安全:与 RDD 不同,DataFrame 是动态类型(dynamic typing)的,数据类型检查是在运行时进行的,因此它在编译时不进行类型检查。

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,它利用编译时类型检查,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 执行引擎,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 的大部分 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

scala 复制代码
val numDS = spark.range(5, 100, 5)
// orderBy 转换操作 
numDS.orderBy(desc("id")).show(5)
// 统计信息
numDS.describe().show
// 显示 Schema 信息
numDS.printSchema
// 使用RDD执行同样的操作
numDS.rdd.map(_.toInt).stats
// 检查分区数
numDS.rdd.getNumPartitions

运行测试的过程如下图所示:

有集合生成Dataset

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

scala 复制代码
case class Person(name: String, age: Int, height: Int)

// 注意 Seq 中元素的类型
val seq1 = Seq(Person("Jack", 28, 184), Person("Tom", 10, 144), Person("Andy", 16, 165))

val ds1 = spark.createDataset(seq1)
ds1.printSchema
ds1.show

执行的结果:

再来一个测试:

scala 复制代码
val seq2 = Seq(("Jack", 28, 184), ("Tom", 10, 144), ("Andy", 16, 165))
val ds2 = spark.createDataset(seq2)
ds2.printSchema
ds2.show

执行的结果:

由集合生成DataFrame

DataFrame = RDD[Row] + Schema

继续进行测试:

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

执行的结果如下图所示:

RDD转成DataFrame

DataFrame = RDD[Row] + Schema

scala 复制代码
val arr = Array(("Jack", 28, 184), ("Tom", 10, 144), ("Andy", 16, 165))
val rdd1 = sc.makeRDD(arr).map(f => Row(f._1, f._2, f._3))

val schema = StructType(
  StructField("name", StringType, false) ::
  StructField("age", IntegerType, false) ::
  StructField("height", IntegerType, false) ::
  Nil
)

val schema1 = (new StructType).add("name", "string", false).add("age", "int", false).add("height", "int", false)
val rddToDF = spark.createDataFrame(rdd1, schema)
rddToDF.orderBy(desc("name")).show(false)

执行的结果如下图:

RDD转Dataset

Dataset = RDD[case class]

DataFrame = RDD[Row] + Schema

scala 复制代码
val arr = Array(("Jack", 28, 184), ("Tom", 10, 144), ("Andy", 16, 165))
val rdd1 = sc.makeRDD(arr)
val ds2 = spark.createDataset(rdd1)
ds2.show(10)

执行的结果如下图:

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

scala 复制代码
val df1 = spark.read.csv("/opt/wzk/data/people1.csv")
df1.printSchema()
df1.show()

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)以方便操作结构化数据,核心思想还是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。通常你会使用 toDF() 方法将 RDD 转换为 DataFrame。

这里有两种主要方法:

  • 使用隐式转换: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。
  • 使用 StructType 定义模式:如果 RDD 的数据结构比较复杂,或者你需要精确控制 DataFrame 的模式,可以使用 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)并使用 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 的类型一致。与将 RDD 转换为 DataFrame 类似,通常使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

最终汇总

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