Spark RDD,DataFrame和DataSet的区别

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Spark RDD,DataFrame和DataSet的区别相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

参考技术A RDD、DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同。

RDD和DataFrame

RDD-DataFrame

上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别。左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数,但Spark框架本身不了解
Person类的内部结构。而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息,使得Spark
SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列,每列的名称和类型各是什么。DataFrame多了数据的结构信息,即schema。RDD是分布式的
Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外,更重要的特点是提升执行效
率、减少数据读取以及执行计划的优化,比如filter下推、裁剪等。

提升执行效率

RDD
API是函数式的,强调不变性,在大部分场景下倾向于创建新对象而不是修改老对象。这一特点虽然带来了干净整洁的API,却也使得Spark应用程序在运
行期倾向于创建大量临时对象,对GC造成压力。在现有RDD
API的基础之上,我们固然可以利用mapPartitions方法来重载RDD单个分片内的数据创建方式,用复用可变对象的方式来减小对象分配和GC的
开销,但这牺牲了代码的可读性,而且要求开发者对Spark运行时机制有一定的了解,门槛较高。另一方面,Spark
SQL在框架内部已经在各种可能的情况下尽量重用对象,这样做虽然在内部会打破了不变性,但在将数据返回给用户时,还会重新转为不可变数据。利用
DataFrame API进行开发,可以地享受到这些优化效果。

减少数据读取

分析大数据,最快的方法就是 ——忽略它。这里的“忽略”并不是熟视无睹,而是根据查询条件进行恰当的剪枝。

上文讨论分区表时提到的分区剪 枝便是其中一种——当查询的过滤条件中涉及到分区列时,我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据的分区目录,从而减少IO。

对于一些“智能”数据格 式,Spark
SQL还可以根据数据文件中附带的统计信息来进行剪枝。简单来说,在这类数据格式中,数据是分段保存的,每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等

一些基本的统计信息。当统计信息表名某一数据段肯定不包括符合查询条件的目标数据时,该数据段就可以直接跳过(例如某整数列a某段的最大值为100,而查
询条件要求a > 200)。

此外,Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存储格式的优势,仅扫描查询真正涉及的列,忽略其余列的数据。

执行优化

人口数据分析示例

为了说明查询优化,我们来看上图展示的人口数据分析的示例。图中构造了两个DataFrame,将它们join之后又做了一次filter操作。如
果原封不动地执行这个执行计划,最终的执行效率是不高的。因为join是一个代价较大的操作,也可能会产生一个较大的数据集。如果我们能将filter
下推到 join下方,先对DataFrame进行过滤,再join过滤后的较小的结果集,便可以有效缩短执行时间。而Spark
SQL的查询优化器正是这样做的。简而言之,逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换,将高成本的操作替换为低成本操作的过程。

得到的优化执行计划在转换成物 理执行计划的过程中,还可以根据具体的数据源的特性将过滤条件下推至数据源内。最右侧的物理执行计划中Filter之所以消失不见,就是因为溶入了用于执行最终的读取操作的表扫描节点内。

对于普通开发者而言,查询优化 器的意义在于,即便是经验并不丰富的程序员写出的次优的查询,也可以被尽量转换为高效的形式予以执行。

RDD和DataSet

DataSet以Catalyst逻辑执行计划表示,并且数据以编码的二进制形式被存储,不需要反序列化就可以执行sorting、shuffle等操作。
DataSet创立需要一个显式的Encoder,把对象序列化为二进制,可以把对象的scheme映射为SparkSQl类型,然而RDD依赖于运行时反射机制。

通过上面两点,DataSet的性能比RDD的要好很多。

DataFrame和DataSet

Dataset可以认为是DataFrame的一个特例,主要区别是Dataset每一个record存储的是一个强类型值而不是一个Row。因此具有如下三个特点:

DataSet可以在编译时检查类型

并且是面向对象的编程接口。用wordcount举例:
//DataFrame

// Load a text file and interpret each line as a java.lang.String
val ds = sqlContext.read.text("/home/spark/1.6/lines").as[String]
val result = ds
.flatMap(_.split(" ")) // Split on whitespace
.filter(_ != "") // Filter empty words
.toDF() // Convert to DataFrame to perform aggregation / sorting
.groupBy($"value") // Count number of occurences of each word
.agg(count("*") as "numOccurances")
.orderBy($"numOccurances" desc) // Show most common words first

后面版本DataFrame会继承DataSet,DataFrame是面向Spark SQL的接口。
//DataSet,完全使用scala编程,不要切换到DataFrame

val wordCount =
ds.flatMap(_.split(" "))
.filter(_ != "")
.groupBy(_.toLowerCase()) // Instead of grouping on a column expression (i.e. $"value") we pass a lambda function
.count()

DataFrame和DataSet可以相互转化, df.as[ElementType] 这样可以把DataFrame转化为DataSet, ds.toDF() 这样可以把DataSet转化为DataFrame。

[Spark][Python][DataFrame][RDD]DataFrame中抽取RDD例子

[Spark][Python][DataFrame][RDD]DataFrame中抽取RDD例子

sqlContext = HiveContext(sc)

peopleDF = sqlContext.read.json("people.json")

peopleRDD = peopleDF.map(lambda row: (row.pcode,row.name))

peopleRDD.take(5)

 

Out[5]: 
[(u‘94304‘, u‘Alice‘),
(u‘94304‘, u‘Brayden‘),
(u‘10036‘, u‘Carla‘),
(None, u‘Diana‘),
(u‘94104‘, u‘Etienne‘)]

 

peopleByPCode= peopleRDD.groupByKey()

peopleByPCode.take(5)

 

[(u‘10036‘, <pyspark.resultiterable.ResultIterable at 0x7f0d683a2290>),
(u‘94104‘, <pyspark.resultiterable.ResultIterable at 0x7f0d683a2690>),
(u‘94304‘, <pyspark.resultiterable.ResultIterable at 0x7f0d683a2490>),
(None, <pyspark.resultiterable.ResultIterable at 0x7f0d683a25d0>)]

 

以上是关于Spark RDD,DataFrame和DataSet的区别的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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