Spark数据介绍

从趋势上看,DataFrame 和 Dataset 更加流行。

示例场景

  1. 数据仓库和 BI 工具集成

    • 如果你需要处理存储在数据仓库中的结构化数据,并且希望与 BI 工具集成,那么 DataFrame 和 Dataset 是首选。
  2. 机器学习流水线

    • 在构建机器学习流水线时,使用 DataFrame 和 Dataset 可以更好地管理数据流,并且可以方便地与 MLlib 集成。
  3. 实时数据处理

    • 尽管 Spark Structured Streaming 主要使用 DataFrame 和 Dataset,但在某些特定的实时数据处理场景中,仍然可能会用到 RDD。

在 Apache Spark 中,RDD (弹性分布式数据集)、DataFrame 和 Dataset 是三种不同的数据抽象,它们各有特点和适用场景。下面分别介绍这三种数据结构的区别:

1. RDD (Resilient Distributed Dataset)

特点

  • 不可变性 :一旦创建后,RDD 是不可变的。这意味着你不能修改一个已存在的 RDD 的内容。
  • 容错性 :RDD 通过记录数据转换的历史(血缘关系 Lineage)来自动恢复丢失的数据分区。
  • 懒加载 :RDD 上的操作分为转换(Transformation)和动作(Action)。转换操作定义了如何处理数据,但并不会立即执行;动作操作则会触发整个计算过程。
  • 弱类型:RDD 只提供有限的编译时类型检查,大部分类型检查是在运行时进行的。
  • API:RDD 提供了丰富的低级 API,适合复杂的自定义逻辑。

用途

  • RDD 适用于需要复杂控制流或需要细粒度控制数据处理逻辑的场景。
  • RDD 也适用于需要容错性的批处理作业。

2. DataFrame

特点

  • 表格结构 :DataFrame 是一个分布式的行集合,每一行都有固定的模式(Schema)。
  • 强类型:DataFrame 提供了强类型的 API,支持 SQL 查询,并且具有编译时类型检查。
  • 优化执行:DataFrame 操作可以被 Catalyst 优化器优化,以提高执行效率。
  • API:DataFrame 提供了类似于 SQL 的 API,易于使用,适合结构化数据处理。

用途

  • DataFrame 适用于处理结构化数据,特别是那些可以通过 SQL 类似查询语言来表达的数据处理任务。
  • DataFrame 也适用于需要快速开发周期的应用,因为它提供了更多的内置功能和支持。

3. Dataset

特点

  • 结合了 RDD 和 DataFrame 的优点:Dataset 是一个强类型的分布式数据集,既有 DataFrame 的结构化特性,也有类似 RDD 的 API。
  • 强类型:Dataset 支持编译时类型检查,提高了代码的安全性和可维护性。
  • 优化执行:Dataset 操作也可以被 Catalyst 优化器优化。
  • API:Dataset 提供了既像 RDD 又像 DataFrame 的 API,可以使用 SQL 语法,也可以使用函数式编程风格。

用途

  • Dataset 适用于需要结构化数据处理,同时也需要一定程度的自定义逻辑的情况。
  • Dataset 也适用于需要高性能和类型安全的应用。

总结

  • RDD :适合需要高度定制化的数据处理逻辑,对容错性要求高的批处理任务。
  • DataFrame :适合处理结构化数据,需要快速开发周期,易于使用 SQL 查询的场景。
  • Dataset:结合了 RDD 和 DataFrame 的优点,提供了类型安全和优化执行的能力,适合需要结构化数据处理同时需要一定程度自定义逻辑的情况。
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