RDD vs. Dataset vs. DataFrame

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RDD vs. Dataset vs. DataFrame

2024-06-04 08:04| 来源: 网络整理| 查看: 265

主要介绍RDD、Dataset/DataFrame三者之间的转换，和一些使用上的差异。

basicRDD[T]DataFrameDataSet[T]DataFrame vs. DatasetDataFrame取值相互转换Dataset -> DataFrame: toDFDataFrame -> Dataset: as[T]RDD -> DataFrame方法一：使用反射推断schema方法二：指定一个自定义的schema方法总结原因分析 TODODataFrame -> RDD: rddRDD和Dataset/DataFrame在一些方法上的区别RefbasicRDD[T]

出现的早，一般用于非结构化的数据。比如通过SparkContext的sequenceFile方法读取一个sequenceFile，或者parallelize通过一个Seq构建rdd。

rdd没有schema，没有结构。一般rdd转成有结构的DataFrame后只有一列column，名为value。

DataFrame

适用于结构化的数据。比如通过SparkSession的read获得DataFrameReader，再用csv、json、parquet等方法读取相应的数据文件。或者使用format指定一个类型，再load文件，比如读取avro：

1 spark.read.format("com.databricks.spark.avro").load("xxx")

很显然，不管怎么搞，读的都是格式化的数据。要么自带schema（csv、json、avro），要么指定schema（通过一个schema方法schema(schemaString: String)，但目前还不太用到）。

另外，DataFrameReader还提供了一个text方法text(paths: String*)，返回DataFrame，它的schema以value为column前缀，拼上column名称。但是一般也是就一个value，比如读一个普通纯文本文件：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 scala> spark.read.text("licenses/LICENSE-protobuf.txt") res1: org.apache.spark.sql.DataFrame = [value: string] scala> val df = spark.read.text("licenses/LICENSE-protobuf.txt") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [value: string] scala> df.printSchema root |-- value: string (nullable = true) scala> df.schema res7: org.apache.spark.sql.types.StructType = StructType(StructField(value,StringType,true)) scala> df.show(3, false) +---------------------------------------------------------------------------+ |value | +---------------------------------------------------------------------------+ |This license applies to all parts of Protocol Buffers except the following:| | | | - Atomicops support for generic gcc, located in | +---------------------------------------------------------------------------+ only showing top 3 rows

普通RDD转成的DataFrame也就这样。

DataSet[T]

同DataFrame基本一样，API都合并了。Dataset是所含内容为T的数据集，一般和case class一起用，T就是class的类型。获取数据后可以直接用T.xxx获取其某个字段的内容。

DataFrame vs. Dataset

DataFrame虽然是结构化的，但是其所含的值并没有对应一个class，所以spark就定义了一个class名为Row，作为DataFrame的数据的数据结构。所以DataFrame等价于Dataset[Row]。

但是Row又没有定义field，具体包含哪些字段，没法直接取出来，所以只能通过Row的各种方法比如getAs[Int](xxx)来获取属性xxx的内容。而Dataset在自定义了case class之后可以很自由的获得每一行的信息。所以DataFrame在获取内部数据的时候，方法数据的属性没有Dataset方便。

DataFrame是Dataset这个泛型的一种具象化：T为Row。类似于List和List的区别。

DataFrame取值

DataFrame获取字段示例：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 scala> df.show +----+-------+ | age| name| +----+-------+ |null|Michael| | 30| Andy| | 19| Justin| +----+-------+ scala> df.foreach(line => println(line.getAs[String]("name"))) Michael Andy Justin scala> df.foreach(line => println(line.getAs[String]("age"))) null 30 19 scala> df.foreach(line => println(line.getAs[Int]("age"))) null 30 19 scala> df.foreach(line => println(line.getAs[Int]("name"))) Michael Andy Justin 取列：$(xxx)、col(xxx)、your_df(xxx)取行的某一个字段：getAs[T](xxx)相互转换Dataset -> DataFrame: toDF

这个很简单，因为只是把case class封装成Row，相当于抹掉class的属性了：

1 2 3 import spark.implicits._ val dataFrame = dataset.toDF

toDF(): DataFrame

Converts this strongly typed collection of data to generic Dataframe. In contrast to the strongly typed objects that Dataset operations work on, a Dataframe returns generic Row objects that allow fields to be accessed by ordinal or name.

DataFrame -> Dataset: as[T] 1 2 3 4 5 import spark.implicits._ // 定义类的字段名和类型 case class Person(age : Int, name : String) extends Serializable val ds = df.as[Person]

这就要定义一个case class，为每一列对应一个具体类型的属性。然后使用as方法（org.apache.spark.sql.Encoder里的）转换。

as[U](implicit arg0: Encoder[U]): Dataset[U]

Returns a new Dataset where each record has been mapped on to the specified type. The method used to map columns depend on the type of U:

When U is a class, fields for the class will be mapped to columns of the same name (case sensitivity is determined by spark.sql.caseSensitive).When U is a tuple, the columns will be mapped by ordinal (i.e. the first column will be assigned to _1).When U is a primitive type (i.e. String, Int, etc), then the first column of the DataFrame will be used.

一定要导入spark对象（SparkSession实例）的implicits里的隐式转换：import spark.implicits._，因为用了里面的Encoder来进行对象的转换操作。

RDD -> DataFrame

DataFrame转为RDD后的类型是org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row]。但有趣的地方在于，想把该类型再转为DataFrame是不行的：error: value toDF is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row]

RDD转DataFrame，必须要有schema。可通过两种方式搞定schema，两种方法说白了就是要么spark自己推断schema，要么程序员手动指定schema。

方法一：使用反射推断schema

定义一个case class：

The case class defines the schema of the table. The names of the arguments to the case class are read using reflection and become the names of the columns.

https://spark.apache.org/docs/latest/sql-getting-started.html#inferring-the-schema-using-reflection

步骤：

一般读到的rdd是一个RDD[String]，要先转为RDD[T]，T是一个case class；toDF； 1 2 3 4 5 6 7 8 9 // For implicit conversions from RDDs to DataFrames import spark.implicits._ // Create an RDD of Person objects from a text file, convert it to a Dataframe val peopleDF = spark.sparkContext .textFile("examples/src/main/resources/people.txt") .map(_.split(",")) .map(attributes => Person(attributes(0), attributes(1).trim.toInt)) .toDF()

一个自己的例子：

1 2 3 4 5 6 7 scala> case class DummyAvro(s: String) defined class DummyAvro scala> avrodf.rdd.map(x => DummyAvro(x.toString)).toDF.show(2, false) +--------------------------+ |s | +--------------------------+

此时的column name是case class的属性。

当然，把Row搞成基本类型，比如String（使用Row的toString方法）也是可以的：

1 2 3 4 scala> avrodf.rdd.map(x => x.toString).toDF.show(2, false) +--------------------------+ |value | +--------------------------+

此时df的column只有一个：value。

或者直接搞一个Tuple：

1 2 3 val whodf = whoami.map{ map => (map.getOrElse("guid", ""), map.getOrElse("action", ""), map.getOrElse("unit", ""), map.getOrElse("type", ""), map.getOrElse("date", ""), map.getOrElse("keyfrom", "")) }.toDF("guid", "action", "unit", "type", "date", "keyfrom")

另外，如果将一个df转为另一个df，后者也是需要Encoder的。比如这里给Dataset[Map[K, V]]定义了一个Encoder：

1 2 3 4 5 6 7 8 // No pre-defined encoders for Dataset[Map[K,V]], define explicitly implicit val mapEncoder = org.apache.spark.sql.Encoders.kryo[Map[String, Any]] // Primitive types and case classes can be also defined as // implicit val stringIntMapEncoder: Encoder[Map[String, Any]] = ExpressionEncoder() // row.getValuesMap[T] retrieves multiple columns at once into a Map[String, T] teenagersDF.map(teenager => teenager.getValuesMap[Any](List("name", "age"))).collect() // Array(Map("name" -> "Justin", "age" -> 19))

Dataset对map的定义：

1 2 3 4 5 def map[U](func: MapFunction[T, U], encoder: Encoder[U]): Dataset[U] (Java-specific) Returns a new Dataset that contains the result of applying func to each element. def map[U](func: (T) ⇒ U)(implicit arg0: Encoder[U]): Dataset[U] (Scala-specific) Returns a new Dataset that contains the result of applying func to each element.

Encoder是必须的，只不过是显式还是implicit调用的问题。

另外Row的getValuesMap方法定义如下：

1 2 def getValuesMap[T](fieldNames: Seq[String]): Map[String, T] Returns a Map consisting of names and values for the requested fieldNames For primitive types if value is null it returns 'zero value' specific for primitive ie. 0 for Int - use isNullAt to ensure that value is not null 方法二：指定一个自定义的schema一般读到的rdd是一个RDD[String]，要先转为RDD[Row]；创建一个匹配Row结构的（StructType的）schema；转换的时候指定该schema。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.types._ // RDD val peopleRDD = spark.sparkContext.textFile("examples/src/main/resources/people.txt") // The schema is encoded in a string val schemaString = "name age" // Generate the schema based on the string of schema val fields = schemaString.split(" ") .map(fieldName => StructField(fieldName, StringType, nullable = true)) // 创建schema val schema = StructType(fields) // RDD[String]转换为RDD[Row]：Convert records of the RDD (people) to Rows val rowRDD = peopleRDD .map(_.split(",")) .map(attributes => Row(attributes(0), attributes(1).trim)) // 应用schema，RDD[ROW]转为DF val peopleDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema) https://spark.apache.org/docs/latest/sql-getting-started.html#programmatically-specifying-the-schema方法总结

结合以上两种转换方法，可总结如下：

RDD[String]转RDD[T]或RDD[Row]；如果是case class RDD，直接toDF就好了，会自动推断schema。如果是RDD[Row]，Row又不是基本类型，使用SparkSession#createDataFrame(RDD, StructType)手动指定个schema；

DataFrame#schema和它的Row#schema是同一个schema。

原因分析 TODO

因为对scala的implicit暂时还不是很了解，所以先盲猜一下：

RDD toDF实际是使用DatasetHolder的toDF。DatasetHolder本身就hold一个Dataset。也就是说，RDD调用toDF之前其实已经可以转为Dataset了。使用的是SparkSession的implicits，它继承了SQLImplicits类：A collection of implicit methods for converting common Scala objects into [[Dataset]]s.。所以它就是将scala对象转为Dataset的！它里面有一堆Encoder，比如StringEncoder。rddToDatasetHolder方法使用相应的Encoder将RDD转为Dataset。

在这些Encode的接口org.apache.spark.sql.Encoder的doc中，有这样的描述：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 * == Scala == * Encoders are generally created automatically through implicits from a `SparkSession`, or can be * explicitly created by calling static methods on [[Encoders]]. * * * import spark.implicits._ * * val ds = Seq(1, 2, 3).toDS() // implicitly provided (spark.implicits.newIntEncoder) *

Java不能用隐式转化，所以就很清晰：

1 2 3 4 5 6 7 * == Java == * Encoders are specified by calling static methods on [[Encoders]]. * * * List data = Arrays.asList("abc", "abc", "xyz"); * Dataset ds = context.createDataset(data, Encoders.STRING()); *

当然，熟悉之后你也可以说比scala更麻烦……

DataFrame -> RDD: rdd

直接调用rdd方法即可，返回RDD[T]。

1 2 scala> avrodf.rdd res6: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row] = MapPartitionsRDD[15] at rdd at :26

rdd: RDD[T]

Represents the content of the Dataset as an RDD of T.

DataFrame转为RDD后的类型是org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row]。

DataFrame虽然转成了RDD，但是取出后的对象T还是Row类型，所以它依然有结构：

1 2 scala> avrodf.rdd.first.schema res27: org.apache.spark.sql.types.StructType = StructType(StructField(guid,StringType,true), StructField(abtest,StringType,true), StructField(advertising,StringType,true), StructField(alg_id,LongType,true), StructField(apps,ArrayType(StringType,true),true), StructField(course_category_id,StringType,true), StructField(course_sub_category_ids,StringType,true), StructField(date,StringType,true), StructField(dict_role,StringType,true), StructField(dict_state,StringType,true), StructField(dict_state_pred,StringType,true), StructField(dict_tags,ArrayType(StringType,true),true), StructField(end,StringType,true), StructField(flTag,StringType,true), StructField(image,StringType,true), StructField(imei,StringType,true), StructField(infoid,StringType,true), StructField(ip,StringType,true), StructF...

依然可以用getAs[T](xx)取字段。

也就是说RDD也可以存储结构化数据！甚至存有case class的对象也可以。如果把数据取出来，就是case class对应的对象了。使用RDD存储结构化数据不方便的地方大概是RDD中没有Dataset中的select、show等可以直接操作结构化对象的方法，因为它没有为结构化数据设计这些方法。

RDD和Dataset/DataFrame在一些方法上的区别

RDD除了不具备select等结构化数据DataFrame才有的方法，其他一些名称相同的方法其实也是有差异的。

比如groupByKey：

rdd中，groupByKey操作的是类型为Tuple2的PairRDD，没有参数，直接将同key的value聚合起来，返回RDD[(K, Iterable[V])]；Dataset中，数据都是表，一列一列的，而非Tuple2。groupByKey[K](func: (T) ⇒ K)(implicit arg0: Encoder[K]): KeyValueGroupedDataset[K, T]，方法传入一个map函数，根据Dataset的数据类型T产生一个K类型的key（自造一个key），然后返回一个K,T pair的Dataset。这个Dataset的类型是KeyValueGroupedDataset[K, T]。接下来才可以对它做一些按key操作的行为（而PairRDD一开始就可以根据key作出group by的行为），但是鉴于这个grouped dataset已经是按照key group过的，所以不再有类似groupByKey的操作，有一些其他的比如mapGroups[U](f: (K, Iterator[V]) ⇒ U)(implicit arg0: Encoder[U]): Dataset[U]，将(K, Iterator V)映射为U。。

一个例子：

1 2 3 4 5 6 7 my_df.groupByKey(x => x.getAs[String]("pv_device_id")) .mapGroups( (k, iter) => (k, iter.map(x => x.getAs[String]("package_name")).toSeq.toSet.toSeq) ) .toDF("deviceId", "packageNames") .sort(size($"packageNames").desc) .show(1000, false) 先自造一个key：pv_device_id；再将pv_device_id和T的pair映射为pv_device_id和package_name的pair。Refdatabricks的文章：https://databricks.com/blog/2016/07/14/a-tale-of-three-apache-spark-apis-rdds-dataframes-and-datasets.html中文翻译版：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35440915spark SQL的介绍：https://spark.apache.org/docs/latest/sql-getting-started.html#interoperating-with-rdds

总体来说，从RDD到DataFrame到Dataset，数据越来越结构化，类型越来越强。强类型需要严格的语法，同时会带来非常大的好处：编译时错误检查。

举例而言：

RDD基本不存在操作列的方法，这是结构化的数据抽象DataFrame/Dataset才有的。RDD通过map去操作value，具体操作的对不对得运行时才知道；如果在DataFrame中调用了API之外的函数时，编译器就可以发现这个错。不过，如果你使用了一个不存在的字段名字，那就要到运行时才能发现错误了；Dataset API都是用lambda函数和JVM类型对象表示的，所有不匹配的类型参数都可以在编译时发现。而且在使用Dataset时，分析错误也会在编译时被发现，这样就节省了开发者的时间和代价。

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