Spark大数据分与实践笔记（第四章 Spark SQL结构化数据文件处理-02）_dataset 是引入的一个新的数据抽象结构,它的特点是在 rdd 基础上,加 上( )约束。

第4章 Spark SQL结构化数据文件处理

4.3 Dataset概述

4.3.1 Dataset简介

Dataset是从Spark1.6 Alpha版本中引入的一个新的数据抽象结构，最终在Spark2.0版本被定义成Spark新特性。Dataset提供了特定域对象中的强顶型集合，也就是在RDD的每行数据中添加了类型约束条件，只有约束条件的数据类型才能正常运行。Dataset结合了RDD和DataFrame的优点，并且可以调用封装的方法以并行方式进行转换等操作。下面通过图4-5来理解RDD、DataFrame与Dataset三者的区别。

图4-1RDD、DataFrame、Dataset数据示例
在图4-5中，序号(1)–(4）分别展示了不同数据类型的抽象结构，其中:
(1）它是基本的RDD数据的表现形式，此时RDD数据没有数据类型和元数据信息。
(2)它是DataFrame数据的表现形式，此时DataFrame数据中添加了Schema元数据信息(列名和数据类型，例如ID: String)，DataFrame每一行的类型固定为Row类型，每一列的值无法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值。
(3)-(4）它们都是Dataset数据的表现形式，具中序亏(3)足任RDBt记1女PQoonlo将数掘米型，在型(value: String)作为Schema元数据信息。而序号（4)则针对每行数据添加了People强数据类型，在Dataset[Person]中里存放的是3个字段和属性，Dataset每一行数据类型都可以自己定义，一旦定义后，就具有严格的错误检查机制。

4.3.2 Dataset对象的创建

创建Dataset可以通过SparkSession中的createDataset来创建，具体代码如下所示。

从上述返回结果personDs的属性可以看出，Dataset从已存在的RDD中构建成功，并且赋予value为String类型。Dataset和DataFrame拥有完全相同的成员函数，通过show()方法可以展示personDs中数据的具体内容。
Dataset不仅能从RDD中构建，它与DataFrame可以互相转换，DataFrame可以通过“as[ElementType]”方法转换为Dataset，同样Dataset也可以使用toDF()方法转换为DataFrame，具体代码如下所示。

scala> spark.read.text( " /spark/person.txt" ).as[String]
res14: org.apache.spark.sql. Dataset[String] =[value: string]
scala>spark.read.text("/spark/person.txt").as[String].toDF()
res15: org.apache.spark.sql. DataFrame = [value: string]
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Dataset操作与DataFrame大致相同，读者可查看官方APl http:/spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.Dataset 详细学习更多的Dataset操作。

4.4 RDD转换DataFrame

Spark官方提供了两种方法实现从RDD转换得到DataFrame，第一种方法是利用反射机制来推断Schema，这种方式适用于对已知数据结构的RDD转换;第二种方法通过编程接口构造一个Schema，并将其应用在已知的RDD数据中。

4.4.1 反射机制推断Schema

在Windows系统下开发Scala代码，可以使用本地环境测试，因此我们首先需要在本地磁盘准备文本数据文件，这里将HDFS中的/spark/person.txt文件下载到本地D:/spark/person.txt路径下。我们需要通过反射机制来推断包含特定类型对象的Schema信息。
接下来我们打开IDEA开发工具，创建名为"“spark_chapter04""的Maven工程，讲解实现反射机制推断Schema的开发流程。

4.4.1.1 添加Spark SQL依赖

在pom.xml文件中添加Spark SQL依赖，代码片段如下所示。

<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.11</artifa
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