Spark 2.0 Dataset против DataFrame - программирование

начиная с искры 2.0.1 У меня возникли некоторые вопросы. Я прочитал много документации, но пока не нашел достаточных ответов:

Ответы

Ответ 1

Разница между df.select("foo") и df.select($"foo") является сигнатурой. Первый принимает по крайней мере один String, более поздний один или более Columns. За пределами этого нет никакой практической разницы.
myDataSet.map(foo.someVal) проверяет тип, но поскольку любая операция Dataset использует RDD объектов и сравнивается с операциями DataFrame, есть значительные накладные расходы. Давайте рассмотрим простой пример:
```
case class FooBar(foo: Int, bar: String)
val ds = Seq(FooBar(1, "x")).toDS
ds.map(_.foo).explain
```
```
== Physical Plan ==
*SerializeFromObject [input[0, int, true] AS value#123]
+- *MapElements <function1>, obj#122: int
   +- *DeserializeToObject newInstance(class $line67.$read$$iw$$iw$FooBar), obj#121: $line67.$read$$iw$$iw$FooBar
      +- LocalTableScan [foo#117, bar#118]
```
Как вы можете видеть, этот план выполнения требует доступа ко всем полям и имеет значение DeserializeToObject.
Нет. В общем, другие методы не являются синтаксическим сахаром и создают значительно другой план выполнения. Например:
```
ds.select($"foo").explain
```
```
== Physical Plan ==
LocalTableScan [foo#117]
```
По сравнению с планом, показанным перед тем, как он сможет напрямую обращаться к столбцу. Это не столько ограничение API, сколько результат в функциональной семантике.
Как я мог бы df.select( "foo" ) безопасный тип без оператора карты?

Такого варианта нет. В то время как типизированные столбцы позволяют преобразовать статически Dataset в другой статически типизированный Dataset:
```
ds.select($"bar".as[Int])
```
нет безопасного типа. Существуют и другие попытки включить оптимизированные по типу операции типа как типизированные агрегаты, но этот экспериментальный API.
почему я должен использовать UDF/UADF вместо карты

Это полностью зависит от вас. Каждая распределенная структура данных в Spark предоставляет свои преимущества и недостатки (см., Например, Spark UDAF с ArrayType в качестве проблем с производительностью bufferSchema).

Лично я считаю статически типизированный Dataset наименее полезным:

Не предоставляйте такой же диапазон оптимизаций, как Dataset[Row] (хотя они совместно используют формат хранения и некоторые оптимизации плана выполнения, это не в полной мере извлекает выгоду из создания кода или хранения вне кучи), а также доступ ко всем аналитические возможности DataFrame.

Типизированные преобразования - это черные ящики и эффективно создают барьер анализа для оптимизатора. Например, выбор (фильтры) не может быть перенесен по типизированному преобразованию:

ds.groupBy("foo").agg(sum($"bar") as "bar").as[FooBar].filter(x => true).where($"foo" === 1).explain

== Physical Plan ==
*Filter (foo#133 = 1)
+- *Filter <function1>.apply
   +- *HashAggregate(keys=[foo#133], functions=[sum(cast(bar#134 as double))])
      +- Exchange hashpartitioning(foo#133, 200)
         +- *HashAggregate(keys=[foo#133], functions=[partial_sum(cast(bar#134 as double))])
            +- LocalTableScan [foo#133, bar#134]

По сравнению с:

ds.groupBy("foo").agg(sum($"bar") as "bar").as[FooBar].where($"foo" === 1).explain

== Physical Plan ==
*HashAggregate(keys=[foo#133], functions=[sum(cast(bar#134 as double))])
+- Exchange hashpartitioning(foo#133, 200)
   +- *HashAggregate(keys=[foo#133], functions=[partial_sum(cast(bar#134 as double))])
      +- *Filter (foo#133 = 1)
         +- LocalTableScan [foo#133, bar#134]

Это влияет на функции, такие как предикат или нажатие кнопки.

Существует не так гибко, как RDDs с небольшим подмножеством поддерживаемых типов.
"Тип безопасности" с Encoders является спорным, когда Dataset преобразуется с использованием метода as. Поскольку форма данных не кодируется с использованием сигнатуры, компилятор может проверить только существование Encoder.

Похожие вопросы:

Ответ 2

Spark Dataset намного эффективнее, чем Spark Dataframe. Небольшой пример - вы можете создавать Dataframe Row, Tuple или любой примитивный тип данных, но Dataset дает вам возможность создавать Dataset любого не примитивного типа. т.е. вы можете буквально создать Dataset типа объекта.

Пример:

case class Employee(id:Int,name:String)

Dataset[Employee]   // is valid
Dataframe[Employee] // is invalid