spark sql——3. dataframe及常用操作

DataFrame是Spark SQL中最常用的数据结构，它是一个分布式的数据集合，可以看作是由一组有序的列组成的表格。DataFrame支持多种数据源，包括Hive表、文本文件、JSON、Parquet等。DataFrame的常用操作包括选择、过滤、聚合、排序等，可以使用Spark SQL提供的API或者SQL语句进行操作。其中，选择操作可以选择DataFrame中的一部分列，过滤操作可以根据条件过滤出符合条件的行，聚合操作可以对数据进行统计分析，排序操作可以按照指定的列进行排序。除此之外，DataFrame还支持join、union等操作，可以将多个DataFrame进行合并。

相关问题

spark 系列（八）—— spark sql 之 dataframe和dataset

### 回答1：
Spark SQL中的DataFrame和Dataset是两种非常重要的数据结构，它们都是基于RDD的分布式数据集，但是它们提供了更高级别的API，可以更方便地进行数据处理和分析。

DataFrame是一种类似于关系型数据库中表的数据结构，它由一组有命名的列组成，每个列都有一个数据类型。DataFrame可以通过SQL语句或者DataFrame API进行查询和操作，支持类似于SQL的聚合、过滤、排序等操作，同时也支持复杂的数据类型和嵌套结构。

Dataset是Spark 1.6版本引入的新概念，它是一个类型安全的分布式数据集，可以通过编译时检查来避免类型错误。Dataset可以看作是DataFrame的扩展，它支持更多的操作和更高级别的API，同时也提供了更好的性能和可维护性。

总的来说，DataFrame和Dataset都是Spark SQL中非常重要的数据结构，它们提供了更高级别的API和更好的性能，可以帮助我们更方便地进行数据处理和分析。

### 回答2：
DataFrame和DataSet是Spark SQL中处理数据的两种最常用的API。在这两个API中，数据使用的是表格形式，而且API的使用非常类似。然而，在很多情况下，DataFrame和DataSet还是有些不同的。

DataFrame是Spark SQL中的一个关系数据，可以从各种数据源中读取数据，例如：结构化数据文件、Hive中的表、外部关系数据库中的表、Avro文件等等。DataFrame是基于分布式数据集的一组数据结构，每个数据集都分为行和列，并且有一个命名的列。DataFrame在 Spark SQL中作为一种概念，表示分布式的数据集，就像一个表格一样，它具有由向量组成的列，每一列都有一个名称和数据类型。

DataSet在Spark 1.6中引入并在Spark 2.0中得到加强。DataSet是强类型API，它提供了类似于RDD的泛型编程接口，同时也继承了DataFrame的一些理念。与DataFrame不同的是，DataSet具有额外的类型安全和更好的性能。其中，DataSet是有类型的，也就是说，在DataSet中存储的数据必须要指定一个类，使用该类的实例来表示数据。

在使用的过程中，DataFrame和DataSet的区别表现在：

1. 类型：DataFrame是一组分布式数据集合，是无类型的 (untyped)，因为它们只是在特定的列名和数据类型上进行了验证。而DataSet是强类型的 (typed)，因为DataSet可以在编译时对数据的类型进行验证。

2. 优化：DataFrame提供了基于第一代Tungsten的基于列的计算引擎来优化计算，以支持高性能计算。而DataSet提供了基于第二代Tungsten的代码生成器，产生了比DataFrame更优化的代码。

3. 开发复杂度：代码开发的复杂度上，DataSet需要在类型定义中显式声明模式 (schemas)，这会增加一些重复的代码，而DataFrame不需要这样做。

在实际使用过程中，一般情况下，若处理数据时进行数值处理、聚合操作或者切片取部分数据，可以使用 DataFrame。而当数据需要更多的定制操作、需要常规编程的工作时，就要使用 DataSet。

因此，对于数据的处理操作而言，DataFrame和DataSet都是非常重要的API，我们可以根据具体的业务需求来选择使用哪一种API。在使用这两个API时我们要根据自己的需求选择哪一种更适合自己的场景。

### 回答3：
Spark是当前最流行的大数据处理框架之一，它有着强大的处理能力和高效的分布式计算能力。在 Spark 中，DataFrame 和 DataSet 是两种常用的数据结构，它们提供了很多操作特性，使 Spark SQL 变得更加方便、快捷和高效。

DataFrame 是一种有结构的分布式数据集合，它是以列为中心的数据结构，具有传统上的行和列的属性。DataFrame 是使用 Spark SQL 系统中非常重要的概念，主要用于处理结构化数据。DataFrame 支持多种数据源：csv 文件、JSON、Hive、ORC、Parquet、Apache Hive 和 JDBC 数据库等。另外，DataFrame 比 RDD 操作更加高效，在实现上采用了更高级的方法，例如使用 Catalyst 引擎进行优化和查询计划处理，同时还支持 SQL 操作。

DataSet 是 Spark 2.0 版本新增的数据结构，它是一个类型化的分布式数据集合，与 RDD 不同，它需要在编译期间就确定类型。DataSet 数据集合支持 Scala 和 Java 两种语言，并兼容 Spark 原有的操作特性，例如分布式处理、错误容错、高效计算等操作。DataSet 在类型安全和语言特性的支持上比 DataFrame 更加强大，因此可以避免在运行时出现类型匹配错误的问题。

与 DataFrame 相比，DataSet 具有更强的类型安全性和启发式优化特性，因此在某些情况下会比 DataFrame 更加高效和快速。但是，DataSet 操作有时会变得比较复杂，并且需要程序员具备额外的类型知识。因此，根据实际需求来选择适当的数据集合是非常重要的。

总的来说，DataFrame 和 DataSet 都是很重要的 Spark SQL 数据结构，在 Spark 编程中都有着不可替代的作用。使用 DataFrame 和 DataSet 可以帮助我们更加快速、方便地处理分布式数据，提高我们的开发效率和代码质量。建议根据项目的需要来选择使用哪种数据集合，在具体操作中尽量避免数据类型转换和类型匹配错误等问题。

spark sql: 操作hbase表——rdd实现sql查询

可以使用Spark SQL中的HBase数据源，将HBase表加载为DataFrame，然后通过Spark SQL对其进行查询。可以使用以下代码：

// 加载HBase表为DataFrame
val df = spark.read.format("org.apache.hadoop.hbase.spark")
                      .option("hbase.table.name", "tableName")
                      .load()

// 注册为临时表
df.createOrReplaceTempView("tempTable")

// 执行Spark SQL查询
val result = spark.sql("SELECT * FROM tempTable WHERE ...")