今天是spark专题的第五篇，我们来看看DataFrame。

用过Python做过机器学习的同学对Python当中pandas当中的DataFrame应该不陌生，如果没做过也没有关系，我们简单来介绍一下。DataFrame翻译过来的意思是数据帧，但其实它指的是一种特殊的数据结构，使得数据以类似关系型数据库当中的表一样存储。使用DataFrame我们可以非常方便地对整张表进行一些类似SQL的一些复杂的处理。Apache Spark在升级到了1.3版本之后，也提供了类似功能的DataFrame，也就是大名鼎鼎的SparkSQL。

关于SparkSQL的前世今生其实是有一大段历史的，这一段历史除了可以充当吹牛的谈资之外，还可以帮助我们理清楚许多技术之间的内在关联。

从优化到重构的血泪史

在程序开发这个行当，优化和重构注定是两个无法摆脱的问题。

当一个项目启动的时候，由于投入有限，可能招不到特别匹配的人才，或者是为了快速满足业务的需要。往往会采取一些不是特别合理的设计来构建项目，这个应该很好理解，为了图快牺牲一些性能或者是拓展性。而且有时候由于视野和能力的限制，早期的开发者可能也是无法意识到设计中的不合理性的。但是俗话说得好，出来混早晚是要还的。前面挖了坑，后来早晚也会暴露出来。问题就在于暴露了之后我们怎么处理。

一般来说，无论是作为公司也好，还是作为开发者个人也罢。想的肯定都是怎么样以最小的代价解决问题，也就是尽量优化，能不动核心代码就不动。除了因为核心代码太久没有维护或者是文档缺失之外，也涉及到成本问题。现在的项目日进斗金，每天都在运行，一旦要下决心把核心代码翻新一遍，那么会付出巨大的代价，可能整个项目组要暂停一段时间。而且在上层管理层眼中，往往也是看不到重构的必要性的。因为上层都是以业务为导向的，技术做得好不好不重要，能赚钱才是王道。

但问题是优化并不是无止境的，很多时候核心设计的不合理才是大头，边边角角的修补只能聊胜于无。这个时候考验的往往都是技术负责人的担当了，是当个糊裱匠混一年是一年，还是壮士断腕，敢叫日月换新天。一般来说糊裱起到的效果都是有限的，总会有撑不下去要重构的那天。

SparkSQL早期的发展就非常好的印证了这点，SparkSQL诞生之初就是当做一个优化项目诞生的。目的是为了优化Hive中在spark的效率。

这里的Hive可能很多人不太熟悉，它是Hadoop家族结构化查询的工具。将hadoop集群中的数据以表结构的形式存储，让程序员可以以类SQL语句来查询数据。看起来和数据库有些近似，但原理不太一样。Hive底层是以MapReduce驱动的，也就是说会把我们写好的SQL转化成MapReduce执行。由于Hive易用性很好，使用的人很多，所以spark当中也支持Hive。

但其实那个时候spark兴起，MapReduce时代已经逐渐走到了末期。那时的spark是基于前面介绍的RDD的结构处理数据的，性能比MapReduce好得多。但如果在spark上依然使用MapReduce的形式支持Hive，那么就不能体现出spark计算性能的优越性。所以对于Hive on Spark的优化势在必行。我个人觉得这有点抢市场的调调。

最好的办法是对spark彻底重构，重建出一套支持结构化数据查询的计算框架。但估计那时候主负责人没能狠下心，或者是为了赶时间。所以只是对Hive进行了一些优化，大概就是把一些使用MapReduce的计算想办法尽量改成使用RDD，从而提升整体的效率。这样做当然是能够有提升的，但是核心的框架仍然是Hive的那一套机制，这样的提升是有限的。大概过了三年左右的时间，基本上所有能压榨出来的性能都被压榨完了，开发组经过激烈的思想斗争之后，终于接受现实，彻底抛弃原本的框架，构建出一套新的架构来。

这套新开发出的架构就是SparkSQL，也就是DataFrame。

SparkSQL的架构

我们来简单看下SparkSQL的架构，大概知道内部是怎么运行的。

整个SparkSQL的模型大概分为三层，最上面是编程模型层，中间是执行优化层，最后是任务执行引擎。

这些都是术语，我们简单介绍一下，编程模型层主要有两块一块是SparkSQL一种是DataFrame，这两者只是语法不一样，底层执行的逻辑是一样的。主要做的是对我们写的一些语法进行解析以及一些基本的处理。执行计划层是将SQL语句转化成具体需要执行的逻辑执行计划，根据一些策略进行优化之后输出物理执行策略。最后一层是执行层，负责将物理计划转化成RDD或者是DAG进行执行。

我们观察一下这个架构，可能还有很多细节不是很清楚，但是至少整个执行的过程已经很明白了。进一步可以发现，整个架构当中已经完全没有MapReduce的影子了，底层的执行单元就是RDD。也就是说SparkSQL其实是进一步更高层次的封装。

RDD和DataFrame

我们来简单看下DataFrame和RDD的差别，最大最直观的差别就是DataFrame多了schema的概念。也就是多了数据格式的概念，我们拿到DataFrame可以很轻松地获取它其中数据的结构信息。

我们看下下图做个对比，同样一份数据在RDD和DataFrame的样子：

不要小瞧这个schema，有了它之后，我们就可以做一些结构化数据才支持的操作了。比如groupby、where、sum等等。这些结构化数据操作的灵活度要比RDD的map、filter等操作大得多。

另外一个好处就是效率，如果我们自己写RDD来操作数据的话，那么Python是一定干不过scala和java的。因为spark底层是依托Java实现的，spark的所有计算都执行在JVM当中。scala和java都是直接在JVM当中直接运行的语言，而Python不行，所以之前我们使用Python调用RDD处理spark的速度也会慢很多。因为我们需要经过多层中转，我们可以看下下面这张图。

当我们执行pyspark当中的RDD时，spark context会通过Py4j启动一个使用JavaSparkContext的JVM，所有的RDD的转化操作都会被映射成Java中的PythonRDD对象。当我们的任务被传输到Workder进行执行的时候，PythonRDD会启动Python的子进程来传输代码和执行的结果。

上面这段话说起来有点绕，简单理解就是当pyspark调用RDD的时候，Python会转化成Java调用spark集群分发任务。每一个任务具体在机器上执行的时候，还是以Python程序的方式执行。执行结束之后，还是通过Python拿回数据给spark中的JVM。JVM执行结束之后，再把结果包装成Python的类型返回给调用端。

本来Python的执行效率就低，加上中间又经过了若干次转换以及通信开销（占大头），这就导致了pyspark中的RDD操作效率更低。

而现在有了Catalyst优化器之后，会自动帮助我们进行底层的计算优化。并且即使是非原生的Python语言，也可以使用它，因此会带来性能的极大提升。甚至经过官方的测量，使用pyspark写DataFrame的效率已经和scala和java平起平坐了。

所以如果我们要选择Python作为操作spark的语言，DataFrame一定是首选。不过Catalyst优化器也有短板，它无法解决跨语言本身带来的问题。比如我们使用Python写一些udf（user defined function），还是会带来性能的损耗。这个时候的整体效率还是会比scala低一些。

写了这么多废话，下面就让我们实际一点，看看究竟pyspark当中的DataFrame要如何使用吧。

创建DataFrame

和RDD一样，DataFrame的创建方法有很多，我们可以基于内存当中的数据进行创建，也可以从本地文件或者是HDFS等其他云存储系统当中进行读取。但怎么读取不重要，使用方法才是关键，为了方便演示，我们先来看看如何从内存当中创建DataFrame。

前文当中曾经说过，DataFrame当中的数据以表结构的形式存储。也就是说我们读入的一般都是结构化的数据，我们经常使用的结构化的存储结构就是json，所以我们先来看看如何从json字符串当中创建DataFrame。

首先，我们创建一个json类型的RDD。

jsonstr = sc.parallelize(("""
{'name': 'xiaoming', 'age': 13, 'score': 100}""",
"""{'name': 'xiaohong', 'age': 15, 'score': 98}"""
))

接着，我们用spark.read.json将它转化成一个DataFrame。需要注意的是，如果数据量很大，这个执行会需要一点时间，但是它仍然是一个转化操作。数据其实并没有真正被我们读入，我们读入的只是它的schema而已，只有当我们执行执行操作的时候，数据才会真正读入处理。

studentDf = spark.read.json(jsonstr)

执行完这一句之后，RDD转DataFrame的工作就完成了。严格说起来这是读取操作，并不是真正的转化操作。RDD转DataFrame稍微复杂一些，我们晚点再说。

如果我们想要查看DataFrame当中的内容，我们可以执行show方法，这是一个行动操作。和pandas中的head类似，执行之后，会展示出DataFrame当中前20条数据。我们也可以传入参数，指定我们要求展示的数据条数。

我们来运行一下，看看展示出来的结果：

我们也collect一下原本的RDD作为一下对比：

这下一对比我们就发现了，json格式的字符串果然可以被解析，并且RDD被转化成了表格格式的DataFrame。

查询

我们再来看下DataFrame的简单查询功能，其实Dataframe当中的查询功能很多。我们今天先来看其中用得比较多的两种。

先来看第一种，第一种是通过select接口查询数据。这里的select其实对应的是SQL语句当中的select，含义也基本相同，不同的是我们是通过函数进行调用的而已。

我们可以在select当中传入我们想要查找的列名。

我们可以加上where或者filter函数进行条件判断，where和filter函数是一个意思，两者的用法也完全一样。官方提供了两个名字，为了不同习惯的人使用方便而已。我们把下图当中的函数换成filter结果也是一样的。

另外一种操作方式稍稍复杂一些，则是将DataFrame注册成pyspark中的一张视图。这里的视图和数据库中的视图基本上是一个概念，spark当中支持两种不同的视图。第一种是临时视图，第二种是全局视图。两者的用法基本一致，不同的是作用范围。临时视图的作用范围是当前的session，如果当前的session关闭，或者是另外开启了新的session，这个视图就会作废。而全局视图则是跨session的，所有session都可以使用。

如果搞不清楚session的概念也没有关系，在之后的文章当中我们还会遇到的。我们先有这么个印象即可。

我们调用createOrReplaceTempView方法创建一个临时视图，有了视图之后，我们就可以通过SQL语句来查询数据了。

studentDf.createOrReplaceTempView("student")

我们通过spark.sql传入一段SQL string即可完成数据的调用，需要注意的是，DataFrame也支持RDD的collect或者take等方法。如果这里的结果我们调用的是collect，那么spark会将所有数据都返回。如果数据集很大的情况下可能会出现问题，所以要注意show和collect的使用范围和区别，在一些场景下搞错了会很危险。

结尾

今天这篇文章我们一起来看了pyspark当中目前为止最常用的数据处理工具——DataFrame，还简单了解了一下它和RDD相比的性能优势以及它简单的查询语法的使用方法。

从上面的方法我们也看得出来，相比之前RDD中介绍的那些方法，DataFrame中封装的API提供了更多高级的功能，比写RDD处理数据也要方便很多。再加上性能原因，我们在处理数据时必然首选使用DataFrame。相信大家通过本文对于DataFrame也应该有了一个最初的印象，后续还会有更多文章详细地介绍DataFrame的使用以及内部机制的一些细节，敬请期待吧。

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