5.3 RDD、DF与DS转换
实际项目开发中，常常需要对RDD、DataFrame及Dataset之间相互转换，其中要点就是Schema约束结构信息。
1）、RDD转换DataFrame或者Dataset
- 转换DataFrame时，定义Schema信息，两种方式
- 转换为Dataset时，不仅需要Schema信息，还需要RDD数据类型为CaseClass类型
2）、Dataset或DataFrame转换RDD - 由于Dataset或DataFrame底层就是RDD，所以直接调用rdd函数即可转换
- dataframe.rdd 或者dataset.rdd
3）、DataFrame与Dataset之间转换 - 由于DataFrame为Dataset特例，所以Dataset直接调用toDF函数转换为DataFrame
- 当将DataFrame转换为Dataset时，使用函数as[Type]，指定CaseClass类型即可。
范例演示：分别读取people.txt文件数据封装到RDD、DataFrame及Dataset，查看区别及相互转换。
第一步、加载文件数据，封装不同数据结构
Dataset转换为RDD和DataFrame：
第二步、加载JSON数据，将DataFrame转换为Dataset
完整演示代码如下：
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}
/**
* 官方案例演示Dataset是什么：
* http://spark.apache.org/docs/2.4.5/sql-getting-started.html#creating-datasets
*/
object SparkDatasetExample {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 构建SparkSession实例对象
val spark: SparkSession = SparkSession
.builder() // 使用建造者模式构建对象
.appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
.master("local[3]")
.getOrCreate()
import spark.implicits._
// 演示案例一：加载文本数据，分别封装到RDD、DataFrame和Dataset中
// 其一、SparkContext加载，封装RDD
val peoplesRDD: RDD[String] = spark.sparkContext
.textFile("datas/resources/people.txt")
// 其二、调用text函数，封装DataFrame
val peoplesDF: DataFrame = spark.read.text("datas/resources/people.txt")
// 其三、调用textFile函数，封装Dataset
val peoplesDS: Dataset[String] = spark.read.textFile("datas/resources/people.txt")
// DataFrame转换为RDD
peoplesDF.rdd
// Dataset转换为RDD或者DataFrame
peoplesDS.toDF()
peoplesDS.rdd
// 演示案例二：加载Json格式数据，DataFrame转换为Dataset
val jsonDF: DataFrame = spark.read.json("datas/resources/employees.json")
jsonDF.printSchema()
val jsonDS: Dataset[Employee] = jsonDF.as[Employee]
jsonDS.show(10)
// 应用结束，关闭资源
spark.stop()
}
}
5.4 面试题：如何理解RDD、DataFrame和Dataset
SparkSQL中常见面试题：如何理解Spark中三种数据结构RDD、DataFrame和Dataset关系？
第一、数据结构RDD：
- RDD（Resilient Distributed Datasets）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，源码中是一个抽象类，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。
- 编译时类型安全，但是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，还存在较大的GC的性能开销，会频繁的创建和销毁对象。
第二、数据结构DataFrame：
- 与RDD类似，DataFrame是一个分布式数据容器，不过它更像数据库中的二维表格，除了数据之外，还记录这数据的结构信息（即schema）。
- DataFrame也是懒执行的，性能上要比RDD高（主要因为执行计划得到了优化）。
- 由于DataFrame每一行的数据结构一样，且存在schema中，Spark通过schema就能读懂数据，因此在通信和IO时只需要序列化和反序列化数据，而结构部分不用。
- Spark能够以二进制的形式序列化数据到JVM堆以外（off-heap：非堆）的内存，这些内存直接受操作系统管理，也就不再受JVM的限制和GC的困扰了。但是DataFrame不是类型安全的
第三、数据结构Dataset：
- Dataset是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。
- DataFrame=Dataset[Row]（Row表示表结构信息的类型），DataFrame只知道字段，但是不知道字段类型，而Dataset是强类型的，不仅仅知道字段，而且知道字段类型。
- 样例类CaseClass被用来在Dataset中定义数据的结构信息，样例类中的每个属性名称直接对应到Dataset中的字段名称。
- Dataset具有类型安全检查，也具有DataFrame的查询优化特性，还支持编解码器，当需要访问非堆上的数据时可以避免反序列化整个对象，提高了效率。
RDD、DataFrame和DataSet之间的转换如下，假设有个样例类：case class Emp(name: String)，相互转换
RDD转换到DataFrame：rdd.toDF(“name”)
RDD转换到Dataset：rdd.map(x => Emp(x)).toDS
DataFrame转换到Dataset：df.as[Emp]
DataFrame转换到RDD：df.rdd
Dataset转换到DataFrame：ds.toDF
Dataset转换到RDD：ds.rdd
RDD与DataFrame或者DataSet进行操作，都需要引入隐式转换import spark.implicits._，其中的spark是SparkSession对象的名称！
