DataFrame与Dataset 的关系
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DataFrame与Dataset一般与spark ml同时使用
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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
dataDF.createOrReplaceTempView("tmp") spark.sql("select ROW,DATE from tmp where DATE is not null order by
DATE").show(100,false)
3. 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
//保存
val saveoptions = Map("header" -> "true", "d## 标题elimiter" -> "\t", "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" -> "\t", "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
对比Dataset和DataFrame
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
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)
}.toDS
test.map{
line=>
println(line.col1)
println(line.col2)
}
注意:
Dataset在需要访问列中的某个字段时是非常方便的,但是: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