Spark结构化API预览：Datasets, DataFrames与SQL

"Spark结构化API包括Datasets、DataFrames和SQL，用于处理各种类型的数据，如非结构化日志、半结构化CSV和高度结构化的Parquet文件。这些API是RDD的封装，具有不可变性和延迟计算特性。执行Action操作时，Spark才执行Transformation操作。SQL tables和views与DataFrames相似，但通过SQL语句进行操作。Schemas定义了DataFrame的列名、数据类型和是否允许缺失值。Columns代表DataFrame的列，可以是简单或复杂类型。Rows表示DataFrame的一行记录，是高效计算的内部表示，避免了JVM类型的使用和GC开销。" 在Spark中，结构化API提供了高效且灵活的方式来处理数据。以下是这些关键概念的详细说明： 1. **Datasets和DataFrames**: 这两者都是DataFrame的一种抽象，它们基于DataFrame的特性，提供了一种更高级别的编程模型。Datasets结合了RDD的强类型特性和DataFrame的DataFrame API的易用性。它们支持Java和Scala的泛型类型，允许静态类型检查。而DataFrames是无类型的，基于DataFrame API，适合Python和R用户，它们提供了类似SQL的接口来操作数据。 2. **Schemas模式**: Schema定义了DataFrame的结构，包括列名、列的数据类型和是否允许空值。Schema对于确保数据一致性至关重要，特别是当从不同源读取数据时。Spark允许动态和静态两种方式定义Schema，静态Schema在创建DataFrame时即指定，而动态Schema则由Spark自动推断。 3. **Columns列**: Columns是DataFrame的列，可以进行各种操作，如选择、过滤、转换等。它们可以是基本类型，也可以是复杂类型，如数组或映射。Columns提供了丰富的函数库，使得在DataFrame上进行数据操作变得非常直观。 4. **Rows⾏**: Row是DataFrame中的一条记录，它是DataFrame内部数据表示的一部分。Row对象不依赖JVM类型，减少了内存开销和垃圾收集的影响，提高了性能。Rows可以通过索引访问其列值，或者通过列名进行访问。 5. **逻辑计划和物理计划**: Spark的结构化API执行流程首先将用户编写的DataFrame/Dataset/SQL代码转化为逻辑执行计划，这是一个抽象的表示，描述了数据如何被操作。然后，Spark的Catalyst优化器会对这个计划进行优化，例如合并操作、消除冗余等，生成更高效的物理执行计划。最后，物理计划被执行，实际的数据操作在集群中进行。 6. **SparkTypes**: Spark内置了一系列类型，包括基本类型（如Int, String）和复杂类型（如Array, Map, StructType）。这些类型用于定义和操作DataFrame中的数据。 Spark的结构化API提供了一种强大且统一的方式来处理数据，无论数据源如何，都可以通过DataFrame和Dataset进行操作，同时提供了SQL接口，使得熟悉SQL的开发人员也能轻松上手。这种灵活性和高性能使得Spark成为大数据处理领域的首选工具之一。在后续章节中，将进一步深入探讨这些概念以及如何在实践中应用它们。