spark.sql.Dataset处理方法

Spark SQL中的Dataset是一种表示分布式数据集的抽象概念，它可以通过编程接口进行操作和转换，支持强类型和弱类型的数据集。下面介绍几种Dataset的处理方法。

1. 创建Dataset

可以通过Spark SQL中的createDataset方法创建一个Dataset，例如：

val data = Seq(1, 2, 3, 4, 5)
val ds = spark.createDataset(data)

2. 转换Dataset

可以通过一系列的转换方法对Dataset进行转换，例如：

val ds1 = ds.filter(_ > 3) //过滤数据
val ds2 = ds.map(_ * 2) //映射数据
val ds3 = ds.drop(2) //删除前2行数据
val ds4 = ds.limit(3) //获取前3行数据

3. 聚合Dataset

可以通过聚合方法对Dataset进行聚合操作，例如：

val ds1 = ds.groupBy("col1").agg(avg("col2"), sum("col3")) //按照col1分组，计算col2的平均值和col3的总和
val ds2 = ds.groupByKey(_.col1).agg(avg(_.col2), sum(_.col3)) //按照col1分组，计算col2的平均值和col3的总和

4. 连接Dataset

可以通过连接方法将多个Dataset进行连接操作，例如：

val ds1 = Seq((1,"A"),(2,"B"),(3,"C")).toDF("id", "name")
val ds2 = Seq((1,"D"),(2,"E"),(3,"F")).toDF("id", "name")
val ds3 = ds1.join(ds2, Seq("id"), "inner") //内连接
val ds4 = ds1.join(ds2, Seq("id"), "left_outer") //左连接
val ds5 = ds1.join(ds2, Seq("id"), "right_outer") //右连接

5. 操作Dataset中的列

可以通过列操作方法对Dataset中的列进行操作，例如：

val ds1 = ds.withColumn("col1", ds("col1") + 1) //添加一个新的列col1，值为原来的col1+1
val ds2 = ds.select("col1", "col2") //选择col1和col2两列
val ds3 = ds.drop("col1") //删除col1列
val ds4 = ds.renameColumn("col1", "new_col1") //将col1列重命名为new_col1

6. 缓存Dataset

可以通过cache方法将Dataset缓存到内存中，以提高后续的查询效率，例如：

val ds = spark.read.parquet("hdfs://...")
ds.cache()
ds.filter("col1 > 10").count()
ds.filter("col2 > 20").count()

上述方法只是Dataset处理方法中的一部分，还有很多其他的方法和技巧可以用来处理和操作Dataset。