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Spark API 全集(1):Spark SQL Dataset & DataFrame API

简介

org.apache.spark.sql.Dataset是Spark SQL中核心的类,定义如下:

class Dataset[T] extends Serializable

DataFrame是Dataset[Row]的别名。

本文基于spark2.3.0.

下面是类方法简介。

类方法

Actions

collect(): Array[T]
返回一个数组,包含Dataset所有行的数据。
注意:所有数据会被加载进driver进程的内存。

collectAsList(): List[T]
同上,但是返回Java list。

count(): Long
数据行数

describe(cols: String*): DataFrame
计算指定列的统计指标,包括count, mean, stddev, min, and max.

head(): T
返回第一行

head(n: Int): Array[T]
返回前N

first(): T
返回第一行,是head()的别名。

foreach(f: (T) ⇒ Unit): Unit
所有元素上应用f函数

foreachPartition(f: (Iterator[T]) ⇒ Unit): Unit
所有元素分区上应用f函数

reduce(func: (T, T) ⇒ T): T
根据映射函数func,对RDD中的元素进行二元计算,返回计算结果。
注意:提供的函数应满足交换律及结合律,否则计算结果将是非确定的。

show(numRows: Int, truncate: Int, vertical: Boolean): Unit
表格形式打印出数据。numRows:显示的行数,truncate:裁剪字符串类型值到指定长度,vertical:垂直打印。

show(numRows: Int, truncate: Int): Unit
show(numRows: Int, truncate: Boolean): Unit
show(truncate: Boolean): Unit
numRows=20 truncate=20

show(numRows: Int): Unit
truncate=20

show(): Unit
numRows=20 truncate=20

summary(statistics: String*): DataFrame
计算数据集statistics指定的指标,可指定 count, mean, stddev, min, approximate quartiles (percentiles at 25%, 50%, and 75%), and max.
如未指定则会计算全部。

take(n: Int): Array[T]
获取前n行

takeAsList(n: Int): List[T]
获取前n行保存为list

toLocalIterator(): Iterator[T]
返回一个所有行的迭代器
The iterator will consume as much memory as the largest partition in this Dataset.

基本函数(Basic Dataset functions)

as[U](implicit arg0: Encoder[U]): Dataset[U]
将数据映射成指定类型U,返回新的Dataset

persist(newLevel: StorageLevel): Dataset.this.type
缓存数据,可设置缓存级别。

persist(): Dataset.this.type
同cache方法

cache(): Dataset.this.type
缓存数据,MEMORY_AND_DISK模式。
注意:RDD的cache函数默认是MEMORY_ONLY

checkpoint(eager: Boolean): Dataset[T]
返回一个checkpointed的DatasetDataset的逻辑执行计划将被截断。

checkpoint(): Dataset[T]
同上,eager=true.

columns: Array[String]
数组形式返回所有列名。

dtypes: Array[(String, String)]
数组形式返回所有列名及类型。

createGlobalTempView(viewName: String): Unit
创建全局临时视图(view),生命周期与Spark应用一致。
可以跨session访问。e.g. SELECT * FROM global_temp.view1.

createOrReplaceGlobalTempView(viewName: String): Unit
同上,已存在则替换。

createTempView(viewName: String): Unit
创建本地临时视图(view),仅当前SparkSession可访问。
注意:不跟任何库绑定,不能用db1.view1这样的形式访问。

createOrReplaceTempView(viewName: String): Unit
同上,已存在则替换。

explain(): Unit
打印物理执行计划
另有:queryExecution变量,完整执行计划。

explain(extended: Boolean): Unit
打印物理+逻辑执行计划

hint(name: String, parameters: Any*): Dataset[T]
当前dataset指定hint。//todo
e.g. df1.join(df2.hint("broadcast"))

inputFiles: Array[String]
返回组成Dataset的输入文件(Returns a best-effort snapshot of the files that compose this Dataset

isLocal: Boolean
collect和take是否可以本地执行,不需要executor.

localCheckpoint(eager: Boolean): Dataset[T]
执行本地Checkpoint,返回新dataset。

localCheckpoint(): Dataset[T]
eager=true

printSchema(): Unit
打印schema结构

rdd: RDD[T]
dataset内部的RDD

schema: StructType
schema

storageLevel: StorageLevel
当前存储等级,没有被persist则是StorageLevel.NONE

toDF(): DataFrame
toDF(colNames: String*): DataFrame
转为DataFrame,也可以将RDD转为DataFrame

unpersist(): Dataset.this.type
unpersist(blocking: Boolean): Dataset.this.type
删除缓存,blocking表示是否等所有blocks删除后才返回,删除期间阻塞。

write: DataFrameWriter[T]
DataFrameWriter,非流式数据写接口。

writeStream: DataStreamWriter[T]
DataStreamWriter,流式数据写接口。

流式函数(streaming)

isStreaming: Boolean
是否流式数据

withWatermark(eventTime: String, delayThreshold: String): Dataset[T]
Defines an event time watermark for this Dataset.
//TODO

强类型转换(Typed transformations)

alias(alias: Symbol): Dataset[T]
alias(alias: String): Dataset[T]
as(alias: Symbol): Dataset[T]
as(alias: String): Dataset[T]
Dataset一个别名

coalesce(numPartitions: Int): Dataset[T]
分区合并(只能减少分区)

distinct(): Dataset[T]
dropDuplicates的别名

dropDuplicates(col1: String, cols: String*): Dataset[T]
dropDuplicates(colNames: Array[String]): Dataset[T]
dropDuplicates(colNames: Seq[String]): Dataset[T]
dropDuplicates(): Dataset[T]
根据指定字段,对数据去重。

except(other: Dataset[T]): Dataset[T]
去除other中也有的行。同EXCEPT DISTINCT in SQL
//TODO

filter(func: (T) ⇒ Boolean): Dataset[T]
filter(conditionExpr: String): Dataset[T]
filter(condition: Column): Dataset[T]
根据条件过滤行
e.g.
peopleDs.filter("age > 15")
peopleDs.filter($"age" > 15)

flatMap[U](func: (T) ⇒ TraversableOnce[U])(implicit arg0: Encoder[U]): Dataset[U]
第一步和map一样,最后将所有的输出合并。

groupByKey[K](func: (T) ⇒ K)(implicit arg0: Encoder[K]): KeyValueGroupedDataset[K, T]
现根据func函数生成key,然后按key分组。

intersect(other: Dataset[T]): Dataset[T]
求两个dataset的交集,等同于INTERSECT in SQL.

joinWith[U](other: Dataset[U], condition: Column): Dataset[(T, U)]
inner equi-join两个dataset

joinWith[U](other: Dataset[U], condition: Column, joinType: String): Dataset[(T, U)]
joinType可选:inner, cross, outer, full, full_outer, left, left_outer, right, right_outer

limit(n: Int): Dataset[T]
返回前n行,与head的区别是,head是一个action,会马上返回结果数组。

map[U](func: (T) ⇒ U)(implicit arg0: Encoder[U]): Dataset[U]
在每一个元素应用func函数,返回包含结果集的dataset。

mapPartitions[U](func: (Iterator[T]) ⇒ Iterator[U])(implicit arg0: Encoder[U]): Dataset[U]
在每一个分区应用func函数,返回包含结果集的dataset。

orderBy(sortExprs: Column*): Dataset[T]
orderBy(sortCol: String, sortCols: String*): Dataset[T]
sort的别名

sort(sortExprs: Column*): Dataset[T]
sort(sortCol: String, sortCols: String*): Dataset[T]
按指定列排序,默认asc。
e.g. ds.sort($"col1", $"col2".desc)

sortWithinPartitions(sortExprs: Column*): Dataset[T]
sortWithinPartitions(sortCol: String, sortCols: String*): Dataset[T]
分区内排序,同"SORT BY" in SQL (Hive QL).

randomSplit(weights: Array[Double]): Array[Dataset[T]]
randomSplit(weights: Array[Double], seed: Long): Array[Dataset[T]]
按权重随机分割数据

repartition(partitionExprs: Column*): Dataset[T]
repartition(numPartitions: Int, partitionExprs: Column*): Dataset[T]
repartition(numPartitions: Int): Dataset[T]
按指定表达式,分区数,重新分区(hash),同"DISTRIBUTE BY" in SQL
默认分区数为spark.sql.shuffle.partitions

repartitionByRange(partitionExprs: Column*): Dataset[T]
repartitionByRange(numPartitions: Int, partitionExprs: Column*): Dataset[T]
按指定表达式,分区数,重新分区,采用Range partition方式,按键范围分区。
分区默认排序方式为ascending nulls first,分区内数据未排序。

sample(withReplacement: Boolean, fraction: Double): Dataset[T]
sample(withReplacement: Boolean, fraction: Double, seed: Long): Dataset[T]
sample(fraction: Double): Dataset[T]
sample(fraction: Double, seed: Long): Dataset[T]
随机取样本数据
withReplacement:Sample with replacement or not.
fraction:Fraction of rows to generate, range [0.0, 1.0].
seed:Seed for sampling.

select[U1](c1: TypedColumn[T, U1]): Dataset[U1]
根据列/表达式获取列数据

transform[U](t: (Dataset[T]) ⇒ Dataset[U]): Dataset[U]
应用t函数转换Dataset

union(other: Dataset[T]): Dataset[T]
等于UNION ALL in SQL
注意是按列位置合并:
val df1 = Seq((1, 2, 3)).toDF("col0", "col1", "col2")
val df2 = Seq((4, 5, 6)).toDF("col1", "col2", "col0")
df1.union(df2).show

// output:
// +----+----+----+
// |col0|col1|col2|
// +----+----+----+
// | 1| 2| 3|
// | 4| 5| 6|
// +----+----+----+

unionByName(other: Dataset[T]): Dataset[T]
同union方法,但是按列名合并:
val df1 = Seq((1, 2, 3)).toDF("col0", "col1", "col2")
val df2 = Seq((4, 5, 6)).toDF("col1", "col2", "col0")
df1.unionByName(df2).show
// output:
// +----+----+----+
// |col0|col1|col2|
// +----+----+----+
// | 1| 2| 3|
// | 6| 4| 5|
// +----+----+----+

where(conditionExpr: String): Dataset[T]
where(condition: Column): Dataset[T]
filter的别名

弱类型转换(Untyped transformations)

返回类型为DataFrame而不是Dataset。

agg(expr: Column, exprs: Column*): DataFrame
agg(exprs: Map[String, String]): DataFrame
agg(aggExpr: (String, String), aggExprs: (String, String)*): DataFrame
在整个dataset进行聚合。
ds.agg(...) 是 ds.groupBy().agg(...) 的简写。
e.g.
ds.agg(max($"age"), avg($"salary"))
ds.agg(Map("age" -> "max", "salary" -> "avg"))
ds.agg("age" -> "max", "salary" -> "avg")


apply(colName: String): Column
col(colName: String): Column
colRegex(colName: String): Column
返回指定列。

crossJoin(right: Dataset[_]): DataFrame
cross join。

cube(col1: String, cols: String*): RelationalGroupedDataset
cube(cols: Column*): RelationalGroupedDataset
使用指定列创建多维cube。
//TODO

drop(col: Column): DataFrame
drop(colNames: String*): DataFrame
drop(colName: String): DataFrame
剪掉指定字段。

groupBy(col1: String, cols: String*): RelationalGroupedDataset
groupBy(cols: Column*): RelationalGroupedDataset
按指定列分组

join(right: Dataset[_], joinExprs: Column, joinType: String): DataFrame
join(right: Dataset[_], joinExprs: Column): DataFrame
join(right: Dataset[_], usingColumns: Seq[String], joinType: String): DataFrame
join(right: Dataset[_], usingColumns: Seq[String]): DataFrame
join(right: Dataset[_], usingColumn: String): DataFrame
join(right: Dataset[_]): DataFrame
与另一个DataFrame join。
joinExprs:$"df1Key" === $"df2Key"
usingColumn:Seq("user_id", "user_name")
joinType:Default inner. Must be one of: inner, cross, outer, full, full_outer, left, left_outer, right, right_outer, left_semi, left_anti.


na: DataFrameNaFunctions
DataFrameNaFunctions

stat: DataFrameStatFunctions
DataFrameStatFunctions

rollup(col1: String, cols: String*): RelationalGroupedDataset
rollup(cols: Column*): RelationalGroupedDataset
使用指定列进行rollup聚合。//TODO

select(col: String, cols: String*): DataFrame
select(cols: Column*): DataFrame
selectExpr(exprs: String*): DataFrame
选取指定列、SQL表达式。

withColumn(colName: String, col: Column): DataFrame
新增或替换一列。

withColumnRenamed(existingName: String, newName: String): DataFrame
将指定列更名。

未分组(Ungrouped)


queryExecution: QueryExecution
执行计划

sparkSession: SparkSession
创建该dataset的SparkSession

sqlContext: SQLContext
dataset的SQLContext

toJSON: Dataset[String]
每行数据转成JSON字符串。

toString(): String
Any的toString

参考