别再人云亦云了！！！你真的搞懂了RDD、DataFrame、DataSet的区别吗？

几年前，包括最近，我看了各种书籍、教程、官网。但是真正能够把RDD、DataFrame、DataSet解释得清楚一点的、论据多一点少之又少，甚至有的人号称Spark专家，但在这一块根本说不清楚。还有国内的一些书籍，小猴真的想问一声：Are you OK？书名别再叫精通xxx技术了，请改名为 xxx技术从入门到放弃。这样可以有效避免耽误别人学习，不好吗？

大家都在告诉我们结论，但其实，小猴作为一名长期混迹于开源社区、并仍在一线大数据开发的技术人，深谙技术文化之一：

To experience | 去经历

这是我要提倡的技术文化之一。之前有人把Experience译为体验，但在小猴的技术世界里，Experience更多的是自己去经历，而不能跟团去旅游一样，那样你只能是一个外包而已，想要做到卓越，就得去经历。技术，只有去经历才会有成长。

目录

• 目录
• RDD、DataFrame、DataSet介绍
  • RDD
  • DataFrame
  • Apache Spark 2.0 统一API
  • DataSet
• Youtube视频分析案例
  • 数据集
  • Maven开发环境准备
  • RDD开发
  • DataFrame开发
  • DataSet开发
  • 对比RDD和DataSet的API
• 对比RDD、DataFrame、DataSet

RDD、DataFrame、DataSet介绍

我们每天都在基于框架开发，对于我们来说，一套易于使用的API太重要了。对于Spark来说，有三套API。

image-20210201000858671

分别是：

• RDD

• DataFrame

• DataSet

三套的API，开发人员就要学三套。不过，从Spark 2.2开始，DataFrame和DataSet的API已经统一了。而编写Spark程序的时候，RDD已经慢慢退出我们的视野了。

但Spark既然提供三套API，我们到底什么时候用RDD、什么时候用DataFrame、或者DataSet呢？我们先来了解下这几套API。

RDD

RDD的概念

• RDD是Spark 1.1版本开始引入的。

• RDD是Spark的基本数据结构。

• RDD是Spark的弹性分布式数据集，它是不可变的（Immutable）。

• RDD所描述的数据分布在集群的各个节点中，基于RDD提供了很多的转换的并行处理操作。

• RDD具备容错性，在任何节点上出现了故障，RDD是能够进行容错恢复的。

• **RDD专注的是How！**就是如何处理数据，都由我们自己来去各种算子来实现。

什么时候使用RDD？

• 应该避免使用RDD！

RDD的短板

• 集群间通信都需要将JVM中的对象进行序列化和反序列化，RDD开销较大

• 频繁创建和销毁对象会增加GC，GC的性能开销较大

image-20210201231436680

Spark 2.0开始，RDD不再是一等公民

从Apache Spark 2.0开始，RDD已经被降级为二等公民，RDD已经被弃用了。而且，我们一会就会发现，DataFrame/DataSet是可以和RDD相互转换的，DataFrame和DataSet也是建立在RDD上。

DataFrame

DataFrame概念

• DataFrame是从Spark 1.3版本开始引入的。

• 通过DataFrame可以简化Spark程序的开发，让Spark处理结构化数据变得更简单。DataFrame可以使用SQL的方式来处理数据。例如：业务分析人员可以基于编写Spark SQL来进行数据开发，而不仅仅是Spark开发人员。

• DataFrame和RDD有一些共同点，也是不可变的分布式数据集。但与RDD不一样的是，DataFrame是有schema的，有点类似于关系型数据库中的表，每一行的数据都是一样的，因为。有了schema，这也表明了DataFrame是比RDD提供更高层次的抽象。

• DataFrame支持各种数据格式的读取和写入，例如：CSV、JSON、AVRO、HDFS、Hive表。

• DataFrame使用Catalyst进行优化。

• DataFrame专注的是What！，而不是How！

DataFrame的优点

• 因为DataFrame是有统一的schema的，所以序列化和反序列无需存储schema。这样节省了一定的空间。

• DataFrame存储在off-heap（堆外内存）中，由操作系统直接管理（RDD是JVM管理），可以将数据直接序列化为二进制存入off-heap中。操作数据也是直接操作off-heap。

DataFrane的短板

• DataFrame不是类型安全的

• API也不是面向对象的

Apache Spark 2.0 统一API

从Spark 2.0开始，DataFrame和DataSet的API合并在一起，实现了跨库统一成为一套API。这样，开发人员的学习成本就降低了。只需要学习一个High Level的、类型安全的DataSet API就可以了。——这对于Spark开发人员来说，是一件好事。

上图我们可以看到，从Spark 2.0开始，Dataset提供了两组不同特性的API：

• 非类型安全

• 类型安全

其中非类型安全就是DataSet[Row]，我们可以对Row中的字段取别名。这不就是DataFrame吗？而类型安全就是JVM对象的集合，类型就是scala的样例类，或者是Java的实体类。

有Spark 2.0源码为证：

package object sql {
  // ...
  type DataFrame = Dataset[Row]
}

https://github.com/IloveZiHan/spark/blob/branch-2.0/sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/package.scala

也就是说，每当我们用导DataFrame其实就是在使用Dataset。

针对Python或者R，不提供类型安全的DataSet，只能基于DataFrame API开发。

什么时候使用DataFrame

DataSet

• DataSet是从Spark 1.6版本开始引入的。

• DataSet具有RDD和DataFrame的优点，既提供了更有效率的处理、以及类型安全的API。

• DataSet API都是基于Lambda函数、以及JVM对象来进行开发，所以在编译期间就可以快速检测到错误，节省开发时间和成本。

• DataSet使用起来很像，但它的执行效率、空间资源效率都要比RDD高很多。可以很方便地使用DataSet处理结构化、和非结构数据。

DataSet API的优点

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• DataSet结合了RDD和DataFrame的优点。

• 当序列化数据时，Encoder生成的字节码可以直接与堆交互，实现对数据按需访问，而无需反序列化整个对象。

类型安全

写过Java或者C#的同学都会知道，一旦在代码中类型使用不当，编译都编译不过去。日常开发中，我们更多地是使用泛型。因为一旦我们使用非类型安全的类型，软件的维护周期一长，如果集合中放入了一些不合适的类型，就会出现严重的故障。这也是为什么Java、C#还有C++都要去支持泛型的原因。

在Spark中也会有类型安全的问题。而且，一旦在运行时出现类型安全问题，会影响整个大规模计算作业。这种作业的错误排除难度，要比单机故障排查起来更复杂。如果在运行时期间就能发现问题，这很美好啊。

DataFrame中编写SQL进行数据处理分析，在编译时是不做检查的，只有在Spark程序运行起来，才会检测到问题。

对结构化和半结构化数据的High Level抽象

例如：我们有一个较大的网站流量日志JSON数据集，可以很容易的使用DataSet[WebLog]来处理，强类型操作可以让处理起来更加简单。

以RDD更易用的API

DataSet引入了更丰富的、更容易使用的API操作。这些操作是基于High Level抽象的，而且基于实体类的操作，例如：进行groupBy、agg、select、sum、avg、filter等操作会容易很多。

性能优化

使用DataFrame和DataSet API在性能和空间使用率上都有大幅地提升。

1. DataFrame和DataSet API是基于Spark SQL引擎之上构建的，会使用Catalyst生成优化后的逻辑和物理执行计划。尤其是无类型的DataSet[Row]（DataFrame），它的速度更快，很适合交互式查询。

2. 由于Spark能够理解DataSet中的JVM对象类型，所以Spark会将将JVM对象映射为Tungsten的内部内存方式存储。而Tungsten编码器可以让JVM对象更有效地进行序列化和反序列化，生成更紧凑、更有效率的字节码。

   通过上图可以看到，DataSet的空间存储效率是RDD的4倍。RDD要使用60GB的空间，而DataSet只需要使用不到15GB就可以了。

Youtube视频分析案例

数据集

去Kaggle下载youtube地址：

https://www.kaggle.com/datasnaek/youtube-new?select=USvideos.csv

每个字段的含义都有说明。

Maven开发环境准备

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
        <scala.version>2.12</scala.version>
        <spark.version>3.0.1</spark.version>
    </properties>

    <repositories>
        <repository>
            <id>central</id>
            <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
        </repository>
    </repositories>
    <pluginRepositories>
        <pluginRepository>
            <id>central</id>
            <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
        </pluginRepository>
    </pluginRepositories>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_${scala.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_${scala.version}</artifactId>
            <version>${spark.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.opencsv</groupId>
            <artifactId>opencsv</artifactId>
            <version>5.3</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
    </build>

RDD开发

/**
 * Spark RDD处理示例
 */
object RddAnalysis {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        val conf = new SparkConf().setAppName("RDD Process").setMaster("local[*]")
        val sc = new SparkContext(conf)

        // 读取本地文件创建RDD
        val youtubeVideosRDD = {
            sc.textFile("""E:5.git_projectdatasetyoutube""")
        }

        // 统计不同分类Youtube视频的喜欢人数、不喜欢人数
        // 1. 添加行号
        // 创建计数器
        val rownumAcc = sc.longAccumulator("rownum")
        // 带上行号
        youtubeVideosRDD.map(line => {
                rownumAcc.add(1)
                rownumAcc.value -> line
            })
            // 过滤掉第一行
            .filter(_._1 != 1)
            // 去除行号
            .map(_._2)
            // 过滤掉非法的数据
            .filter(line => {
                val fields = line.split("01")
                val try1 = scala.util.Try(fields(8).toLong)
                val try2 = scala.util.Try(fields(9).toLong)

                if(try1.isFailure || try2.isFailure)
                    false
                else
                    true
            })
            // 读取三个字段（视频分类、喜欢的人数、不喜欢的人数
            .map(line => {
                // 按照01解析CSV
                val fields = line.split("01")
                // 取第4个（分类）、第8个（喜欢人数）、第9个（不喜欢人数）
                // (分类id, 喜欢人数, 不喜欢人数)
                (fields(4), fields(8).toLong, fields(9).toLong)
            })
            // 按照分类id分组
            .groupBy(_._1)
            .map(t => {
                val result = t._2.reduce((r1, r2) => {
                    (r1._1, r1._2 + r2._2, r1._3 + r2._3)
                })
                result
            })
            .foreach(println)
    }
}

运行结果如下：

("BBC Three",8980120,149525)
("Ryan Canty",11715543,80544)
("Al Jazeera English",34427,411)
("FBE",9003314,191819)
("Sugar Pine 7",1399232,81062)
("Rob Scallon",11652652,704748)
("CamilaCabelloVEVO",19077166,1271494)
("Grist",3133,37)

代码中做了一些数据的过滤，然后进行了分组排序。如果Spark都要这么来写的话，业务人员几乎是没法写了。着代码完全解释了How，而不是What。每一个处理的细节，都要我们自己亲力亲为。实现起来臃肿。

查看下基于RDD的DAG

打开浏览器，输入：localhost:4040，来看下DAG。

image-20210203225714246

DAG非常的直观，按照shuffle分成了两个Stage来执行。Stage中依次执行了每个Operator。程序没有经过任何优化。我把每一个操作都和DAG上的节点对应了起来。

DataFrame开发

object DataFrameAnalysis {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        val spark = SparkSession
            .builder()
            .appName("Youtube Analysis")
            .master("local[*]")
            .config("spark.sql.shuffle.partitions",1)
            .getOrCreate()

        import spark.sqlContext.implicits._

        // 读取CSV
        val youtubeVideoDF = spark.read.option("header", true).csv("""E:5.git_projectdatasetUSvideos.csv""")

        import org.apache.spark.sql.functions._

        // 按照category_id分组聚合
        youtubeVideoDF.select($"category_id", $"likes".cast(LongType), $"dislikes".cast(LongType))
            .where($"likes".isNotNull)
            .where( $"dislikes".isNotNull)
            .groupBy($"category_id")
            .agg(sum("likes"), sum("dislikes"))
            .show()
    }
}

大家可以看到，现在实现方式非常的简单，而且清晰。

查看下基于DataFrame的执行计划与DAG

image-20210203230500292

但我们运行上面的Spark程序时，其实运行了两个JOB。

image-20210203230807773

下面这个是第一个Job的DAG。我们看到只有一个Stage。这个DAG我们看得不是特别清楚做了什么，因为Spark SQL是做过优化的，我们需要查看Query的详细信息，才能看到具体执行的工作。

image-20210203233802280

第一个Job的详细执行信息如下：

image-20210203231757894

哦，原来这个JOB扫描了所有的行，然后执行了一个Filter过滤操作。再查看下查询计划：

== Parsed Logical Plan ==
GlobalLimit 1
+- LocalLimit 1
   +- Filter (length(trim(value#6, None)) > 0)
      +- Project [value#0 AS value#6]
         +- Project [value#0]
            +- Relation[value#0] text

== Analyzed Logical Plan ==
value: string
GlobalLimit 1
+- LocalLimit 1
   +- Filter (length(trim(value#6, None)) > 0)
      +- Project [value#0 AS value#6]
         +- Project [value#0]
            +- Relation[value#0] text

== Optimized Logical Plan ==
GlobalLimit 1
+- LocalLimit 1
   +- Filter (length(trim(value#0, None)) > 0)
      +- Relation[value#0] text

== Physical Plan ==
CollectLimit 1
+- *(1) Filter (length(trim(value#0, None)) > 0)
   +- FileScan text [value#0] Batched: false, DataFilters: [(length(trim(value#0, None)) > 0)], Format: Text, Location: InMemoryFileIndex[file:/E:/05.git_project/dataset/USvideos.csv], PartitionFilters: [], PushedFilters: [], ReadSchema: struct<value:string>

可以非常清晰地看到，我们说看到的DAG是经过优化后的。

第二个JOB的DAG如下，同样，我们也只能看到个大概。例如：Scan csv读取csv文件，然后执行Spark SQL自动生成、优化后的Codegen阶段，再执行了一次Shuffle（Exchange），然后再执行Spark SQL的codegen，最后执行mapPartition操作。

image-20210203233725024

为了一探究竟，我们依然得去查看Query Detail。这个Query Detail图稍微长一点。我们很两个部分来讲解。

第一部分：

image-20210203234238998

1. 扫描csv文件，一共读取了一个文件，大小是59.8MB，一共有41035行。鼠标移上去，可以看到读取的文件路径、读取的schema是什么。

   

   image-20210203234552243

2. 执行过滤操作（Filter）过滤出来的结果是40949行。把鼠标放在该操作，可以看到具体过滤的内容。

   

   image-20210203234453182

3. 执行Project投影查询。其实就是执行select语句。

   

   image-20210203235430045

4. 然后开始执行Hash聚合。按照category_id进行分组，并执行了partial_sum。

   

   image-20210203235623836

第二部分：

image-20210203235724388

1. Exchange表示进行数据交换（其实就是shuffle），shuffle一共读取了122行。

2. 接着进行Hash聚合，按照category分组，并进行sum求和，计算得到最终结果。

3. 最后输出21行，多出来的一行显示的第头部。

image-20210204000050064

虽然DataFrame我们使用的是DSL方式，但我们可以感受这个过程处理起来比较简单。根据列进行分组聚合的时候，在编译时期是对类型不敏感的、非安全的。我们要保证列名、类型都是正确的。同时，我们可以清晰的看到Spark SQL对程序执行过程的优化。

DataSet开发

要使用DataSet开发，我们先来看一下csv读取数据成为DataFrame的spark源码。

def csv(path: String): DataFrame = {
    // This method ensures that calls that explicit need single argument works, see SPARK-16009
    csv(Seq(path): _*)
}

我们可以看到csv返回的是一个DataFrame类型。而进一步查看DataFrame的源码，我们发现：

type DataFrame = Dataset[Row]

而Row是非类型安全的，就有点像JDBC里面的ResultSet那样。我们为了操作起来更顺手一些，定义一个实体类来开发。

上代码：

case class YoutubeVideo(video_id: String
                        , trending_date: String
                        , title: String
                        , channel_title: String
                        , category_id: String
                        , publish_time: String
                        , tags: String
                        , views: Long
                        , likes: Long
                        , dislikes: Long
                        , comment_count: String
                        , thumbnail_link: String
                        , comments_disabled: Boolean
                        , ratings_disabled: Boolean
                        , video_error_or_removed: String
                        , description: String)

case class CategoryResult(categoryId:String
                          , totalLikes:Long
                          , totalDislikes:Long)

object DataSetAnalysis {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        val spark = SparkSession
            .builder()
            .appName("Youtube Analysis")
            .master("local[*]")
            .config("spark.sql.shuffle.partitions",1)
            .getOrCreate()

        import spark.sqlContext.implicits._

        // 读取CSV
        val youtubeVideoDF:DataFrame = spark.read.option("header", true).csv("""E:5.git_projectdatasetUSvideos.csv""")
        // 转换为DataSet
        youtubeVideoDF.printSchema()

        // 转换为Dataset[YoutubeVideo]
        val youtubeVideoDS = youtubeVideoDF.filter(row => {
            if(row.getString(7) != null && !row.getString(7).isBlank
                && row.getString(8) != null && !row.getString(8).isBlank
                && row.getString(9) != null && !row.getString(9).isBlank) {
                if(util.Try(row.getString(7).toLong).isSuccess
                    && util.Try(row.getString(8).toLong).isSuccess
                    && util.Try(row.getString(9).toLong).isSuccess) {
                    true
                }
                else {
                    false
                }
            }
            else {
                false
            }
        })
        .map(row => YoutubeVideo(row.getString(0)
            , row.getString(1)
            , row.getString(2)
            , row.getString(3)
            , row.getString(4)
            , row.getString(5)
            , row.getString(6)
            , row.getString(7).toLong
            , row.getString(8).toLong
            , row.getString(9).toLong
            , row.getString(10)
            , row.getString(11)
            , row.getString(12).toLowerCase().toBoolean
            , row.getString(13).toLowerCase().toBoolean
            , row.getString(14)
            , row.getString(15)
        ))


        youtubeVideoDS.groupByKey(_.category_id)
            .mapValues(y => CategoryResult(y.category_id, y.likes, y.dislikes))
            .reduceGroups{(cr1, cr2) => {
                CategoryResult(cr1.categoryId, cr1.totalLikes + cr2.totalLikes, cr1.totalDislikes + cr2.totalDislikes)
            }}
            // 只获取Value部分，key部分过滤掉
            .map(t => t._2)
            .toDF()
            .show()

        TimeUnit.HOURS.sleep(1)
    }
}

可以看到，我们对DataFrame进行了类型的安全转换。来看一下Spark SQL执行的JOB。

同样，基于DataSet的代码，也执行了两个JOB。

image-20210204004356287

第一个JOB是一样的，因为我们一样要处理CSV的header。

而第二部分，命名我们了用了很多的groupByKey、mapValues、reduceGroups、map等操作。但其底层，执行的还是与DataFrame一样高效的DAG。

image-20210204004430820

很明显，这个部门是我们编写的DSL得到的DAG代码。查看详细的执行过程：

image-20210204004602444

Spark依然给我们做了不少的一些优化动作。

image-20210204004631145

看一下执行计划。

image-20210204004703810

基于DataSet依然是有执行计划的。依然会基于Catalyst进行优化。但可以看到，这个实现明显比基于DataFrame的逻辑更加复杂，虽然做的事情差不太多。

对比RDD和DataSet的API

• RDD的操作都是最底层的，Spark不会做任何的优化。是low level的API，无法执行schema的高阶声明式操作

• DataSet支持很多类似于RDD的功能函数，而且支持DataFrame的所有操作。其实我们前面看到了DataFrame就是一种特殊的、能力稍微弱一点的DataSet。DataSet是一种High Level的API，在效率上比RDD有很大的提升。

对比RDD、DataFrame、DataSet

参考文献

[1]https://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html

[2]https://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.html

[3]https://databricks.com/blog/2016/07/14/a-tale-of-three-apache-spark-apis-rdds-dataframes-and-datasets.html

最后

以上就是害怕小蚂蚁为你收集整理的别再人云亦云了！！！你真的搞懂了RDD、DataFrame、DataSet的区别吗？的全部内容，希望文章能够帮你解决别再人云亦云了！！！你真的搞懂了RDD、DataFrame、DataSet的区别吗？所遇到的程序开发问题。

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