在spark中，RDD、DataFrame、Dataset是最常用的数据类型，本博文给出笔者在使用的过程中体会到的区别和各自的优势
共性：
1、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利
2、三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算，极端情况下，如果代码里面有创建、转换，但是后面没有在Action中使用对应的结果，在执行时会被直接跳过，如
val sparkconf = new SparkConf().setMaster( "local" ).setAppName( "test" ).set("spark.port.maxRetries" , "1000" )
val spark = SparkSession.builder().config(sparkconf).getOrCreate()
val rdd = spark.sparkContext.parallelize(Seq(( "a" , 1 ), ( "b" , 1 ), ( "a" , 1 ))) rdd.map{line = >
println( "运行" ) line. _ 1
}
map中的println(“运行”)并不会运行
3、三者都会根据spark的内存情况自动缓存运算，这样即使数据量很大，也不用担心会内存溢出
4、三者都有partition的概念，如
var predata = data.repartition( 24 ).mapPartitions{PartLine = > {PartLine.map{ line = > println(“转换操作”)}} }
这样对每一个分区进行操作时，就跟在操作数组一样，不但数据量比较小，而且可以方便的将map中的运算结果拿出来，如果直接用map，map中对外面的操作是无效的，如
val rdd = spark.sparkContext.parallelize(Seq(( "a" , 1 ), ( "b" , 1 ), ( "a" , 1 )))var flag = 0val test = rdd.map{line = >println( "运行" )flag+ = 1println(flag)line. _ 1 } println(test.count) println(flag)/**运行 1 运行2 运行3 3 0 * */
不使用partition时，对map之外的操作无法对map之外的变量造成影响
5、三者有许多共同的函数，如filter，排序等
6、在对DataFrame和Dataset进行操作许多操作都需要这个包进行支持
import spark.implicits. _ //这里的spark是SparkSession的变量名
7、DataFrame和Dataset均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型
DataFrame:
testDF.map{
case Row(col 1 : String,col 2 : Int) = >
println(col 1 );println(col 2 )
col 1
case _= > ""
}
为了提高稳健性，最好后面有一个_通配操作，这里提供了DataFrame一个解析字段的方法
Dataset:
case class Coltest(col 1 : String,col 2 : Int) extends Serializable //定义字段名和类型
testDS.map{
case Coltest(col 1 : String,col 2 : Int) = >
println(col 1 );println(col 2 )
col 1
case _= > ""
}
区别：
RDD:
1、RDD一般和spark mlib同时使用
2、RDD不支持sparksql操作
DataFrame:
1、与RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为Row，只有通过解析才能获取各个字段的值，如
?
testDF.foreach{
line = >
val col 1 = line.getAs[String]( "col1" )
val col 2 = line.getAs[String]( "col2" )
}
每一列的值没法直接访问
2、DataFrame与Dataset一般与spark ml同时使用
3、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 )
4、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" , "delimiter" -> "\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
Dataset:
这里主要对比Dataset和DataFrame，因为Dataset和DataFrame拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同
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方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段
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(col 1 : String,col 2 : 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.col 1 ) println(line.col 2 )
}
可以看出，Dataset在需要访问列中的某个字段时是非常方便的，然而，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
转化：
RDD、DataFrame、Dataset三者有许多共性，有各自适用的场景常常需要在三者之间转换
DataFrame/Dataset转RDD：
这个转换很简单
val rdd 1 = testDF.rdd val rdd 2 = testDS.rdd
RDD转DataFrame：
import spark.implicits. _
val testDF = rdd.map {line = > (line. _ 1 ,line. _ 2 )
}.toDF( "col1" , "col2" )
一般用元组把一行的数据写在一起，然后在toDF中指定字段名
RDD转Dataset：
import spark.implicits. _ case class Coltest(col 1 : String,col 2 : Int) extends Serializable //定义字段名和类型
val testDS = rdd.map {line = > Coltest(line. _ 1 ,line. _ 2 )
}.toDS
可以注意到，定义每一行的类型（case class）时，已经给出了字段名和类型，后面只要往case class里面添加值即可
Dataset转DataFrame：
这个也很简单，因为只是把case class封装成Row
import spark.implicits. _ val testDF = testDS.toDF
DataFrame转Dataset：
?
import spark.implicits. _
case class Coltest(col 1 : String,col 2 : Int) extends Serializable //定义字段名和类型 val
testDS = testDF.as[Coltest]
这种方法就是在给出每一列的类型后，使用as方法，转成Dataset，这在数据类型是DataFrame又需要针对各个字段处理时极为方便
特别注意：
在使用一些特殊的操作时，一定要加上 import spark.implicits._ 不然toDF、toDS无法使用
转载：https://www.cnblogs.com/starwater/p/6841807.html