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第4章 Spark SQL结构化数据文件处理
章节概要
在很多情况下，开发工程师并不了解Scala语言，也不了解Spark常用API，但又非常想要使用Spark框架提供的强大的数据分析能力。Spark的开发工程师们考虑到了这个问题，利用SQL语言的语法简洁、学习门槛低以及在编程语言普及程度和流行程度高等诸多优势，从而开发了Spark SQL模块，通过Spark SQL，开发人员能够通过使用SQL语句，实现对结构化数据的处理。本章将针对Spark SQL的基本原理、使用方式进行详细讲解。
4.3 Dataset概述
4.3.1 Dataset简介
Dataset是从Spark1.6 Alpha版本中引入的一个新的数据抽象结构，最终在Spark2.0版本被定义成Spark新特性。Dataset提供了特定域对象中的强类型集合，也就是在RDD的每行数据中添加了类型约束条件，只有约束条件的数据类型才能正常运行。Dataset结合了RDD和DataFrame的优点，并且可以调用封装的方法以并行方式进行转换等操作。下面通过图4-5来理解RDD、DataFrame与Dataset三者的区别。
图4-1RDD、DataFrame、Dataset数据示例
在图4-5中，序号(1)–(4）分别展示了不同数据类型的抽象结构，其中：
(1）它是基本的RDD数据的表现形式，此时RDD数据没有数据类型和元数据信息。
(2)它是DataFrame数据的表现形式，此时DataFrame数据中添加了Schema元数据信息(列名和数据类型，例如ID: String)，DataFrame每一行的类型固定为Row类型，每一列的值无法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值。
(3)-(4）它们都是Dataset数据的表现形式，具中序亏(3)足任RDBt记1女PQoonlo将数掘米型，在型(value: String)作为Schema元数据信息。而序号（4)则针对每行数据添加了People强数据类型，在Dataset[Person]中里存放的是3个字段和属性，Dataset每一行数据类型都可以自己定义，一旦定义后，就具有严格的错误检查机制。
4.3.2 Dataset对象的创建
- 通过SparkSession中的createDataset来创建Dataset，具体代码如下所示。
scala > val personDs=spark.createDataset(sc.textFile("/spark/person.txt"))
personDs: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]
scala > personDs.show()
+---------------+
| value |
+---------------+
|1 zhangsan 20|
|2 lisi 29|
|3 wangwu 25|
|4 zhaoliu 30 |
|5 tianqi 35|
|6 jerry 40|
+---------------+
结果如下图所示
从上述返回结果personDs的属性可以看出，Dataset从已存在的RDD中构建成功，并且赋予value为String类型。Dataset和DataFrame拥有完全相同的成员函数，通过show()方法可以展示personDs中数据的具体内容。
- DataFrame通过“as[ElementType]”方法转换得到Dataset
Dataset不仅能从RDD中构建，它与DataFrame可以互相转换，DataFrame可以通过“as[ElementType]”方法转换为Dataset，同样Dataset也可以使用toDF()方法转换为DataFrame，具体代码如下所示。
scala> spark.read.text("/spark/person.txt").as[String]
res14: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]
scala> spark.read.text("/spark/person.txt").as[String].toDF()
res15: org.apache.spark.sql.DataFrame = [value: string]
结果如下图所示
Dataset操作与DataFrame大致相同，读者可查看官方API http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.Dataset详细学习更多的Dataset操作
转载自：https://blog.csdn.net/u014727709/article/details/136033323
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