大数据基础---SparkSQL_Dataset和DataFrame简介

一、Spark SQL简介

Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块,主要用于操作结构化数据。它具有以下特点:

  • 能够将 SQL 查询与 Spark 程序无缝混合,允许您使用 SQL 或 DataFrame API 对结构化数据进行查询;
  • 支持多种开发语言;
  • 支持多达上百种的外部数据源,包括 Hive,Avro,Parquet,ORC,JSON 和 JDBC 等;
  • 支持 HiveQL 语法以及 Hive SerDes 和 UDF,允许你访问现有的 Hive 仓库;
  • 支持标准的 JDBC 和 ODBC 连接;
  • 支持优化器,列式存储和代码生成等特性;
  • 支持扩展并能保证容错。

二、DataFrame & DataSet

2.1 DataFrame

为了支持结构化数据的处理,Spark SQL 提供了新的数据结构 DataFrame。DataFrame 是一个由具名列组成的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表或 R/Python 语言中的 data frame。 由于 Spark SQL 支持多种语言的开发,所以每种语言都定义了 DataFrame 的抽象,主要如下:

语言 主要抽象
Java Dataset[T]
Python DataFrame
Scala Dataset[T] & DataFrame (Dataset[Row] 的别名)
R DataFrame

2.2 DataFrame 对比 RDDs

DataFrame 和 RDDs 最主要的区别在于一个面向的是结构化数据,一个面向的是非结构化数据,它们内部的数据结构如下:

DataFrame 内部的有明确 Scheme 结构,即列名、列字段类型都是已知的,这带来的好处是可以减少数据读取以及更好地优化执行计划,从而保证查询效率。

DataFrame 和 RDDs 应该如何选择?

  • 如果你想使用函数式编程而不是 DataFrame API,则使用 RDDs;
  • 如果你的数据是非结构化的 (比如流媒体或者字符流),则使用 RDDs,
  • 如果你的数据是结构化的 (如 RDBMS 中的数据) 或者半结构化的 (如日志),出于性能上的考虑,应优先使用 DataFrame。

2.3 DataSet

Dataset 也是分布式的数据集合,在 Spark 1.6 版本被引入,它集成了 RDD 和 DataFrame 的优点,具备强类型的特点,同时支持 Lambda 函数,但只能在 Scala 和 Java 语言中使用。在 Spark 2.0 后,为了方便开发者,Spark 将 DataFrame 和 Dataset 的 API 融合到一起,提供了结构化的 API(Structured API),即用户可以通过一套标准的 API 就能完成对两者的操作。

这里注意一下:DataFrame 被标记为 Untyped API,而 DataSet 被标记为 Typed API,后文会对两者做出解释。

2.4 静态类型与运行时类型安全

静态类型 (Static-typing) 与运行时类型安全 (runtime type-safety) 主要表现如下:

在实际使用中,如果你用的是 Spark SQL 的查询语句,则直到运行时你才会发现有语法错误,而如果你用的是 DataFrame 和 Dataset,则在编译时就可以发现错误 (这节省了开发时间和整体代价)。DataFrame 和 Dataset 主要区别在于:

在 DataFrame 中,当你调用了 API 之外的函数,编译器就会报错,但如果你使用了一个不存在的字段名字,编译器依然无法发现。而 Dataset 的 API 都是用 Lambda 函数和 JVM 类型对象表示的,所有不匹配的类型参数在编译时就会被发现。

以上这些最终都被解释成关于类型安全图谱,对应开发中的语法和分析错误。在图谱中,Dataset 最严格,但对于开发者来说效率最高。

上面的描述可能并没有那么直观,下面的给出一个 IDEA 中代码编译的示例:

这里一个可能的疑惑是 DataFrame 明明是有确定的 Scheme 结构 (即列名、列字段类型都是已知的),但是为什么还是无法对列名进行推断和错误判断,这是因为 DataFrame 是 Untyped 的。

2.5 Untyped & Typed

在上面我们介绍过 DataFrame API 被标记为 Untyped API,而 DataSet API 被标记为 Typed API。DataFrame 的 Untyped 是相对于语言或 API 层面而言,它确实有明确的 Scheme 结构,即列名,列类型都是确定的,但这些信息完全由 Spark 来维护,Spark 只会在运行时检查这些类型和指定类型是否一致。这也就是为什么在 Spark 2.0 之后,官方推荐把 DataFrame 看做是 DatSet[Row],Row 是 Spark 中定义的一个 trait,其子类中封装了列字段的信息。

相对而言,DataSet 是 Typed 的,即强类型。如下面代码,DataSet 的类型由 Case Class(Scala) 或者 Java Bean(Java) 来明确指定的,在这里即每一行数据代表一个 Person,这些信息由 JVM 来保证正确性,所以字段名错误和类型错误在编译的时候就会被 IDE 所发现。

case class Person(name: String, age: Long)
val dataSet: Dataset[Person] = spark.read.json("people.json").as[Person]

三、DataFrame & DataSet & RDDs 总结

这里对三者做一下简单的总结:

  • RDDs 适合非结构化数据的处理,而 DataFrame & DataSet 更适合结构化数据和半结构化的处理;
  • DataFrame & DataSet 可以通过统一的 Structured API 进行访问,而 RDDs 则更适合函数式编程的场景;
  • 相比于 DataFrame 而言,DataSet 是强类型的 (Typed),有着更为严格的静态类型检查;
  • DataSets、DataFrames、SQL 的底层都依赖了 RDDs API,并对外提供结构化的访问接口。

四、Spark SQL的运行原理

DataFrame、DataSet 和 Spark SQL 的实际执行流程都是相同的:

  1. 进行 DataFrame/Dataset/SQL 编程;
  2. 如果是有效的代码,即代码没有编译错误,Spark 会将其转换为一个逻辑计划;
  3. Spark 将此逻辑计划转换为物理计划,同时进行代码优化;
  4. Spark 然后在集群上执行这个物理计划 (基于 RDD 操作) 。

4.1 逻辑计划(Logical Plan)

执行的第一个阶段是将用户代码转换成一个逻辑计划。它首先将用户代码转换成 unresolved logical plan(未解决的逻辑计划),之所以这个计划是未解决的,是因为尽管您的代码在语法上是正确的,但是它引用的表或列可能不存在。 Spark 使用 analyzer(分析器) 基于 catalog(存储的所有表和 DataFrames 的信息) 进行解析。解析失败则拒绝执行,解析成功则将结果传给 Catalyst 优化器 (Catalyst Optimizer),优化器是一组规则的集合,用于优化逻辑计划,通过谓词下推等方式进行优化,最终输出优化后的逻辑执行计划。

4.2 物理计划(Physical Plan)

得到优化后的逻辑计划后,Spark 就开始了物理计划过程。 它通过生成不同的物理执行策略,并通过成本模型来比较它们,从而选择一个最优的物理计划在集群上面执行的。物理规划的输出结果是一系列的 RDDs 和转换关系 (transformations)。

4.3 执行

在选择一个物理计划后,Spark 运行其 RDDs 代码,并在运行时执行进一步的优化,生成本地 Java 字节码,最后将运行结果返回给用户。

参考资料

  1. Matei Zaharia, Bill Chambers . Spark: The Definitive Guide[M] . 2018-02
  2. Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide
  3. 且谈 Apache Spark 的 API 三剑客:RDD、DataFrame 和 Dataset(译文)
  4. A Tale of Three Apache Spark APIs: RDDs vs DataFrames and Datasets(原文)

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posted @ 2020-06-26 10:54  数据驱动  阅读(427)  评论(0编辑  收藏  举报