好的平面设计网站有哪些html是静态网站

在 Spark 中，DataFrame 和 Dataset 是两种不同的数据结构，它们的关系需要从数据模型和类型系统两个层面理解，而不是简单的 “行” 或 “列” 的包含关系。

一、核心定义与关系

1. DataFrame = Dataset[Row]

   • DataFrame是Dataset的一个特例，其元素类型固定为Row（即Dataset[Row]）。
   • Row代表一行数据（如数据库中的一条记录），因此DataFrame本质上是多行 Row 的集合，每行包含多个字段（列）。

2. Dataset 的泛型本质

   • Dataset[T]是强类型的数据集，T可以是任意类型：
     • 当T=Row时，Dataset[Row]就是DataFrame。
     • 当T=自定义类（如Person）时，Dataset[Person]是强类型的对象集合。

二、从数据模型看结构

以 “学生信息表” 为例：

姓名（name）	年龄（age）	成绩（scores）
Alice	20	[90, 85, 95]
Bob	22	[80, 82, 78]

1. DataFrame 的结构

   • 每一行是一个Row对象，包含 3 个字段（列）。
   • 整个 DataFrame 是多行 Row 的集合，类似二维表格（行 × 列）。

2. Dataset [Person] 的结构

   • 若定义case class Person(name: String, age: Int, scores: Seq[Int])，则每个元素是Person对象，包含 3 个属性（类似行的字段）。
   • 整个 Dataset 是多个 Person 对象的集合，每个对象内部封装了行数据。

三、为什么 DataFrame 被定义为 Dataset [Row]？

1. 历史演进原因

   • Spark 早期版本先推出DataFrame（基于 Row 的无类型接口），后来引入Dataset（强类型接口）。
   • 为了兼容旧接口，DataFrame被定义为Dataset[Row]的别名，本质是对 Row 集合的封装。

2. 类型系统的统一

   • Dataset是更通用的抽象：
     • DataFrame（无类型） = Dataset[Row]（弱类型）。
     • 强类型Dataset[T] = 自定义类型的对象集合（如Dataset[Person]）。

四、两者的核心区别

维度	DataFrame（Dataset[Row]）	Dataset [T]（强类型）
数据类型	元素是Row（无类型，字段通过索引 / 名称访问）	元素是自定义类型T（编译时类型安全）
类型检查	运行时检查（如字段类型错误）	编译时检查（IDE 提示类型错误）
API 风格	接近 SQL（如df.select("name")）	接近 Scala 集合（如ds.filter(_.age > 20)）
性能	与 Dataset 相当（底层优化一致）	部分场景因类型推导更高效

五、如何理解 “行” 与 “列” 的关系？

1. DataFrame 中的 “行” 与 “列”

   • 行：每个Row对象代表一行数据（如 Alice 的信息）。
   • 列：每个Row中的字段（如 name、age）是列的定义，由 Schema 统一管理。

2. DataFrame 与 Dataset 的包含关系

   • DataFrame 是 Dataset 的子集：所有 DataFrame 都是 Dataset，但 Dataset 不一定是 DataFrame（如Dataset[Person]）。
   • 两者的区别在于元素类型：DataFrame 的元素是Row，而 Dataset 的元素可以是任意类型T。

六、总结：一句话理清关系

• DataFrame 是 “多行 Row 的集合”，每行包含多个字段（列），本质是Dataset的特例（Dataset[Row]）。
• Dataset 是更通用的抽象，可存储任意类型的对象（如 Row、自定义类），每个对象代表一行数据，对象的属性对应列。

七、实际开发中的选择

• 使用 DataFrame：

  • 处理动态 Schema 数据（如 JSON、CSV）。
  • 更习惯 SQL 风格的 API（如select、filter）。

• 使用强类型 Dataset [T]：

  • 追求编译时类型安全。
  • 希望用面向对象方式操作数据（如ds.map(person => person.name)）。

通过as[T]方法可灵活转换两者：

scala

val df: DataFrame = spark.read.csv("students.csv")
val ds: Dataset[Person] = df.as[Person]  // 转换为强类型Dataset