数据模型DataFrame

1. DataFrame是什么

        在 Spark 中，DataFrame 是一种以 RDD 为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。DataFrame 与 RDD 的主要区别在于，前者带有 schema 元信息，即 DataFrame 所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。这使得 Spark SQL 得以洞察更多的结构信息，从而对藏于 DataFrame 背后的数据源以及作用于 DataFrame 之上的变换进行了针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率的目标。反观 RDD，由于无从得知所存数据元素的具体内部结构，Spark Core 只能在 stage 层面进行简单、通用的流水线优化。

        同时，与Hive 类似，DataFrame 也支持嵌套数据类型（struct、array 和 map）。从 API 易用性的角度上看，DataFrame API 提供的是一套高层的关系操作，比函数式的 RDD API 要更加友好，门槛更低。

 DataFrame 和 RDD 的区别

2. DataSet是什么

DataSet 是分布式数据集合。DataSet 是Spark 1.6 中添加的一个新抽象，是DataFrame的一个扩展。它提供了RDD 的优势（强类型，使用强大的 lambda 函数的能力）以及SparkSQL 优化执行引擎的优点。DataSet 也可以使用功能性的转换（操作 map，flatMap，filter等等）。

3. SQL语法

（1）读取 JSON 文件创建DataFrame：

（2）对 DataFrame 创建一个临时表：

scala> val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people")

（3）通过 SQL 语句实现查询全表：

scala> val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people")

（4）结果展示：

 注意：普通临时表是 Session 范围内的，如果想应用范围内有效，可以使用全局临时表。使用全局临时表时需要全路径访问，如：global_temp.people

（5）对于DataFrame 创建一个全局表：

scala> df.createGlobalTempView("people")

（6）通过 SQL 语句实现查询全表：

4. DSL语法

        DataFrame 提供一个特定领域语言(domain-specific language, DSL)去管理结构化的数据。可以在 Scala, Java, Python 和 R 中使用 DSL，使用 DSL 语法风格不必去创建临时视图了。

（1）创建一个DataFrame：

scala> val df = spark.read.json("data/user.json")

（2）查看DataFrame 的 Schema 信息：

scala> df.printSchema

（3）只查看"username"列数据：

 （4）查看"username"列数据以及"age+1"数据：

scala> df.select($"username",$"age" + 1).show

scala> df.select('username, 'age + 1).show()

 （5）查看"age"大于"30"的数据：

scala> df.filter($"age">30).show

5. RDD转换为DataFrame

（1）RDD——>DataFrame：scala> idRDD.toDF("id").show

（2）DataFrame——>RDD：scala> val rdd = df.rdd

6. DataSet

 是具有强类型的数据集合，需要提供对应的类型信息。

（1）RDD——>DataSet:

scala> sc.makeRDD(List(("zhangsan",30), ("lisi",49))).map(t=>User(t._1, t._2)).toDS

（2）DataSet——>RDD

scala> val rdd = res11.rdd

（3）DataFrame——>DataSet

scala> val ds = df.as[User]

（4）DataSet——>DataSet

scala> val df = ds.toDF

三者的互相转换