【大数据基础】1. Dataset

1. 简介

Dataset 是强类型的objects的集合，能够使用函数式和关系式并行的操作。Dataset还有一个名为DataFrame的无类型视图，DataFrame是Row的集合。

Dataset中的操作分为两种：transformation 和 action。transformation 是用于产生新的Dataset，action 触发计算并返回结果。

Dataset是懒加载的，只用action 被触发了，才会引起计算。在Dataset内部有一个逻辑计划，用于描述要产生data的步骤。当action被触发，spark query optimizer 优化逻辑计划，生成物理计划，以便在更加的在分布式系统并行执行。

为了支持domain-specific objects，Encoder是需要的。encoder会把domain specific type T 和 spark 内部的类型系统进行匹配。

有两种方式可以生成Dataset，一种是从外部的存储系统，另一种是从另一个dataset生成新的dataset。

val people = spark.read.parquet("...").as[Person]
// Scala
Dataset<Person> people = spark.read().parquet("...").as(Encoders.bean(Person.class)); // Java

val names = people.map(_.name)
// in Scala; names is a Dataset[String]
Dataset<String> names = people.map((Person p) -> p.name, Encoders.STRING));

2. 构造器

• Dataset(SparkSession sparkSession, org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan logicalPlan, Encoder encoder)
• Dataset(SQLContext sqlContext, org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan logicalPlan, Encoder encoder)

3. 方法

• agg 聚合函数，grouby之后，进行聚合
  df.groupBy(“key1”).agg(count(“key1”), max(“key2”), avg(“key3”)).show
• alias ： 生成新的dataset，重新生成一个名字。
• apply(String colName) 选取某一列。
• as(Encoder evidence$2) 生成新的dataset，每条record映射成指定类型
• cache() 持久化dataset，(MEMORY_AND_DISK)
• checkpoint() 打断点，返回新的dataset
• coalesce(int numPartitions)
• col(String colName) 返回某一列
• collect() 返回所有的元素
• columns() 返回所有的列名
• createGlobalTempView 生成view
• crossJoin 笛卡尔join
• cube 从dataset取出指定的列，以方便agg
• describe 返回数字列的统计信息
• distinct() 每行的数据去重
• drop(Column col) 删除某列
• dropDuplicates() 行数据去重
• dtypes() 返回列名以及列类型
• except() 两个dataset求差
• exceptAll() 保留重复数据
• explain() 打印计划
• filter(Column condition) 用condition过滤每行的数据
• flatMap(FlatMapFunction<T,U> f, Encoder encoder) 对每一个元素进行f操作，并扁平化结果。
• foreach(ForeachFunction func) 在每个元素运行func
• foreachPartition()
• groupBy() 分组，然后就可以使用聚合操作。
• groupByKey(MapFunction<T,K> func, Encoder encoder) ， 根据func group 返回 KeyValueGroupedDataset。
• hint(String name, Object… parameters) 当前dataset指定hint。//todo
  e.g. df1.join(df2.hint(“broadcast”))
• intersect() 交集
• intersectAll() 取交集，保留重复的元素
• join(Dataset<?> right) 跟SQL中的join一样
• Experimentalmap(scala.Function1<T,U> func, Encoder evidence$6) 在每一个元素上面运行func
• mapPartitions()
• orderBy()
• printSchema()
• queryExecution() 执行SQL语句
• randomSplit()
• reduce(ReduceFunction func) 使用func reduce
• repartition 重新分区
• rollup 多维汇总
• select ：SQL 中的select操作
• sort
• sortWithinPartitions
• toDF() 转成dataframe
• union 取并集

最后

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