Apache Spark 2.0三种API的传说：RDD、DataFrame和Dataset

Apache Spark吸引广大社区开发者的一个重要原因是：Apache Spark提供极其简单、易用的APIs，支持跨多种语言(比如：Scala、Java、Python和R)来操作大数据。

本文主要讲解Apache Spark 2.0中RDD，DataFrame和Dataset三种API；它们各自适合的使用场景；它们的性能和优化；列举使用DataFrame和DataSet代替RDD的场景。文章大部分聚焦DataFrame和Dataset，因为这是Apache Spark 2.0的API统一的重点。

Apache Spark 2.0统一API的主要动机是：追求简化Spark。通过减少用户学习的概念和提供结构化的数据进行处理。除了结构化，Spark也提供higher-level抽象和API作为特定领域语言(DSL)。

弹性数据集(RDD)

RDD是Spark建立之初的核心API。RDD是不可变分布式弹性数据集，在Spark集群中可跨节点分区，并提供分布式low-level API来操作RDD，包括transformation和action。

那什么时候用RDD呢？

使用RDD的一般场景：

你需要使用low-level的transformation和action来控制你的数据集；
你的数据集非结构化，比如：流媒体或者文本流；
你想使用函数式编程来操作你的数据，而不是用特定领域语言(DSL)表达；
你不在乎schema，比如，当通过名字或者列处理(或访问)数据属性不在意列式存储格式；
你放弃使用DataFrame和Dataset来优化结构化和半结构化数据集。

RDD在Apache Spark 2.0中惨遭抛弃？

你可能会问：RDD是不是成为“二等公民”了？或者是不是干脆以后不用了？

答案当然是NO！

通过后面的描述你会得知：Spark用户可以在RDD，DataFrame和Dataset三种数据集之间无缝转换，而且只需要使用超级简单的API方法。

DataFrame

DataFrame与RDD相同之处，都是不可变分布式弹性数据集。不同之处在于，DataFrame的数据集都是按指定列存储，即结构化数据。类似于传统数据库中的表。DataFrame的设计是为了让大数据处理起来更容易。DataFrame允许开发者把结构化数据集导入DataFrame，并做了higher-level的抽象；DataFrame提供特定领域的语言(DSL)API来操作你的数据集。

在Spark2.0中，DataFrame API将会和Dataset API合并，统一数据处理API。由于这个统一“有点急”，导致大部分Spark开发者对Dataset的high-level和type-safe API并没有什么概念。

Dataset

在Spark
2.0中，Dataset具有两个完全不同的API特征：强类型API和弱类型API，见下表。DataFrame是特殊的Dataset，其每行是一个弱类型JVM
object。相对应地，Dataset是强类型JVM object的集合，通过Scala的case class或者Java class。

强类型API和弱类型API

Language	Main Abstraction
Scala	Dataset[T] & DataFrame (alias for Dataset[Row])
Java	Dataset<T>
Python*	DataFrame
R*	DataFrame

Note：Python和R没有编译时type-safety，所以只提供弱类型的API：DataFrame。

Dataset API的优势

对于Spark开发者而言，你将从Spark 2.0的DataFrame和Dataset统一的API获得以下好处：

1. 静态类型和运行时类型安全

考虑静态类型和运行时类型安全，SQL有很少的限制而Dataset限制很多。例如，Spark
SQL查询语句，你直到运行时才能发现语法错误(syntax
error)，代价较大。然后DataFrame和Dataset在编译时就可捕捉到错误，节约开发时间和成本。

Dataset API都是lambda函数和JVM typed object，任何typed-parameters不匹配即会在编译阶段报错。因此使用Dataset节约开发时间。

2. High-level抽象以及结构化和半结构化数据集的自定义视图

DataFrame是Dataset[Row]的特例，把结构化数据集视图用于半结构化数据集。例如，有个海量IoT设备事件数据集，用JSON格式表示。JSON是一个半结构化数据格式，这里可以自定义一个Dataset：Dataset[DeviceIoTData]。

    {

        "device_id": ,

        "device_name": "sensor-pad-198164owomcJZ",

        "ip": "80.55.20.25",

        "cca2": "PL",

        "cca3": "POL",

        "cn": "Poland",

        "latitude": 53.08,

        "longitude": 18.62,

        "scale": "Celsius",

        "temp": ,

        "humidity": ,

        "battery_level": ,

        "c02_level": ,

        "lcd": "red",

        "timestamp":

    }

用Scala为JSON数据DeviceIoTData定义case class。

    case class DeviceIoTData (battery_level: Long, c02_level: Long, cca2: String,

    cca3: String, cn: String, device_id: Long, device_name: String, humidity: Long,

    ip: String, latitude: Double, lcd: String, longitude: Double,

    scale:String, temp: Long, timestamp: Long)

紧接着，从JSON文件读取数据

这个时候有三个事情会发生：

Spark读取JSON文件，推断出其schema，创建一个DataFrame；
Spark把数据集转换DataFrame -> Dataset[Row]，泛型Row object，因为这时还不知道其确切类型；
Spark进行转换：Dataset[Row] -> Dataset[DeviceIoTData]，DeviceIoTData类的Scala JVM object。

3. 简单易用的API

虽然结构化数据会给Spark程序操作数据集带来挺多限制，但它却引进了丰富的语义和易用的特定领域语言。大部分计算可以被Dataset的high-level API所支持。例如，简单的操作agg，select，avg，map，filter或者groupBy即可访问DeviceIoTData类型的Dataset。

使用特定领域语言API进行计算是非常简单的。例如，使用filter()和map()创建另一个Dataset。

4. 性能和优化

使用DataFrame和Dataset API获得空间效率和性能优化的两个原因：

首先，DataFrame和Dataset API是建立在Spark SQL引擎之上，它会使用Catalyst优化器来生成优化过的逻辑计划和物理查询计划。R，Java，Scala或者Python的DataFrame/Dataset API使得查询都进行相同的代码优化以及空间和速度的效率提升。

其次，Spark作为编译器可以理解Dataset类型的JVM object，它能映射特定类型的JVM
object到Tungsten内存管理，使用Encoder。Tungsten的Encoder可以有效的序列化/反序列化JVM
object，生成字节码来提高执行速度。

什么时候使用DataFrame或者Dataset？

你想使用丰富的语义，high-level抽象，和特定领域语言API，那你可以使用DataFrame或者Dataset；
你处理的半结构化数据集需要high-level表达，filter，map，aggregation，average，sum，SQL查询，列式访问和使用lambda函数，那你可以使用DataFrame或者Dataset；
你想利用编译时高度的type-safety，Catalyst优化和Tungsten的code生成，那你可以使用DataFrame或者Dataset；
你想统一和简化API使用跨Spark的Library，那你可以使用DataFrame或者Dataset；
如果你是一个R使用者，那你可以使用DataFrame或者Dataset；
如果你是一个Python使用者，那你可以使用DataFrame或者Dataset。

你可以无缝地把DataFrame或者Dataset转化成一个RDD，只需简单的调用.rdd：

    // select specific fields from the Dataset, apply a predicate

    // using the where() method, convert to an RDD, and show first 10

    // RDD rows  

    val deviceEventsDS = ds.select($"device_name", $"cca3", $"c02_level").where($"c02_level" > )

    // convert to RDDs and take the first 10 rows  

    val eventsRDD = deviceEventsDS.rdd.take()

总结

通过上面的分析，什么情况选择RDD，DataFrame还是Dataset已经很明显了。RDD适合需要low-level函数式编程和操作数据集的情况；DataFrame和Dataset适合结构化数据集，使用high-level和特定领域语言(DSL)编程，空间效率高和速度快。

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