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Spark RDD、DataFrame、DataSet区别和联系


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。

RDD

优点:

  1. -编译时类型安全 
  2.  编译时就能检查出类型错误
  3. -面向对象的编程风格 
  4.  直接通过类名点的方式来操作数据

缺点:

  • -序列化和反序列化的性能开销 
  •  无论是集群间的通信, 还是IO操作都需要对对象的结构和数据进行序列化和反序列化.
  • -GC的性能开销 
  •  频繁的创建和销毁对象, 势必会增加GC

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DataFrame

DataFrame引入了schema和off-heap

schema : RDD每一行的数据, 结构都是一样的,这个结构就存储在schema中。 Spark通过schema就能够读懂数据, 因此在通信和IO时就只需要序列化和反序列化数据, 而结构的部分就可以省略了。

off-heap : 意味着JVM堆以外的内存, 这些内存直接受操作系统管理(而不是JVM)。Spark能够以二进制的形式序列化数据(不包括结构)到off-heap中, 当要操作数据时,就直接操作off-heap内存。由于Spark理解schema,所以知道该如何操作。

off-heap就像地盘,schema就像地图,Spark有地图又有自己地盘了,就可以自己说了算了,不再受JVM的限制,也就不再收GC的困扰了。

通过schema和off-heap,DataFrame解决了RDD的缺点,但是却丢了RDD的优点。DataFrame不是类型安全的,API也不是面向对象风格的。

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DataSet

DataSet结合了RDD和DataFrame的优点,并带来的一个新的概念Encoder。

当序列化数据时,Encoder产生字节码与off-heap进行交互,能够达到按需访问数据的效果,而不用反序列化整个对象。Spark还没有提供自定义Encoder的API,但是未来会加入。

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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Spark SQL类型,然而RDD依赖于运行时反射机制。

DataSet比RDD性能要好很多。

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

DataSet是面向对象的编程接口。

后面版本DataFrame会继承DataSet,DataFrame是面向Spark SQL的接口。

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。

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