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spark dataset

时间: 2025-02-18 17:41:59 浏览: 39

### 关于 Apache Spark Dataset 的文档与使用案例 #### 定义与特性 Dataset 是 Spark 中用于处理结构化数据的一种接口，它结合了 RDD 和 DataFrame 的优点，在提供强类型支持的同时也保持了高效的执行性能。相比于传统的 RDD 接口，Dataset 提供更优化的操作方式以及更好的编译期错误检测能力[^1]。 #### 创建 Dataset 实例的方法创建 Dataset 主要有两种途径： - **从现有集合转换** 通过 `toDS()` 方法可以直接将 Scala 集合对象转化为对应的 Dataset 对象。 ```scala val dsFromCollection = Seq(1, 2, 3).toDS() ``` - **基于 SQL 查询构建** 利用 SparkSession 来注册表并执行查询语句返回结果集作为 Dataset 类型的数据源。 ```scala spark.createDataset(spark.range(1000).selectExpr("id * 2 as double_id").as[Int]) ``` #### 基本操作实例展示下面是一些常见的 Dataset 操作例子： - **过滤(filter/where)**：筛选符合条件的记录 ```scala ds.filter(_ % 2 == 0) // 过滤偶数项 ``` - **映射(map/transformation)**：对每条记录应用函数变换 ```scala ds.map(x => x + 1) // 将所有数值加一 ``` - **聚合(groupByKey/reduceGroups)**：按键分组并对各组内的值做累积运算 ```scala case class Record(key: Int, value: String) // 组合成元组后再进行reduce操作 ds.groupByKey(_.key).reduceGroups((a,b)=>Record(a.key,a.value+b.value)) ``` 这些功能使得开发者可以更加方便地编写高效且易于维护的大数据分析程序。

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