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
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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
}
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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
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var
predata
=
data.repartition(
24
).mapPartitions{
PartLine
=
> {
PartLine.map{
line
=
>
println(“转换操作”)
}
}
}
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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
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val
rdd
=
spark.sparkContext.parallelize(Seq((
"a"
,
1
), (
"b"
,
1
), (
"a"
,
1
)))
var
flag
=
0
val
test
=
rdd.map{line
=
>
println(
"运行"
)
flag+
=
1
println(flag)
line.
_
1
}
println(test.count)
println(flag)
/**
运行
1
运行
2
运行
3
3
0
* */
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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
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2
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import
spark.implicits.
_
//这里的spark是SparkSession的变量名
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7、DataFrame和Dataset均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型
DataFrame:
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testDF.map{
case
Row(col
1
:
String,col
2
:
Int)
=
>
println(col
1
);println(col
2
)
col
1
case
_=
>
""
}
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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:
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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
_=
>
""
}
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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
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testDF.foreach{
line
=
>
val
col
1
=
line.getAs[String](
"col1"
)
val
col
2
=
line.getAs[String](
"col2"
)
}
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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
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dataDF.createOrReplaceTempView(
"tmp"
)
spark.sql(
"select ROW,DATE from tmp where DATE is not null order by DATE"
).show(
100
,
false
)
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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
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//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()
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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
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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
)
}
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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
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val
rdd
1
=
testDF.rdd
val
rdd
2
=
testDS.rdd
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RDD转DataFrame：
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import
spark.implicits.
_
val
testDF
=
rdd.map {line
=
>
(line.
_
1
,line.
_
2
)
}.toDF(
"col1"
,
"col2"
)
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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：
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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
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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
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import
spark.implicits.
_
val
testDF
=
testDS.toDF
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DataFrame转Dataset：
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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]
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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