一、创建DataSet

DataSet与RDD相似，但是，它们不使用Java序列化或Kryo，而是使用专用的Encoder对对象进行序列化以进行网络处理或传输。虽然编码器和标准序列化都负责将对象转换为字节，但是编码器是动态生成的代码，并使用一种格式，该格式允许Spark执行许多操作，例如过滤，排序和哈希处理，而无需将字节反序列化回对象。

Encoder<Man> manEncoder = Encoders.bean(Man.class);
Dataset<Man> manDS = spark.createDataset(Collections.singletonList(man),manEncoder 
);Encoder<String> strEncoder = Encoders.STRING();
Dataset<String> strDS = spark.createDataset(Arrays.asList("a", "b", "c"), strEncoder);

 

二、RDD转DataSet

Spark SQL支持两种将现有RDD转换为数据集的方法。第一种方法使用反射来推断包含特定对象类型的RDD的架构。这种基于反射的方法可以使代码更简洁，并且在编写Spark应用程序时已经了解架构时可以很好地工作。

创建数据集的第二种方法是通过编程界面，该界面允许您构造模式，然后将其应用于现有的RDD。尽管此方法较为冗长，但可以在运行时才知道列及其类型的情况下构造数据集。

（1）使用反射推断表的模式

Spark SQL支持自动将JavaBean的RDD 转换为DataFrame，使用反射得到Bean信息，定义了表的模式。Spark SQL不支持包含Map字段的JavaBean 。 不过，支持嵌套JavaBean和List或Array字段。

可以通过创建一个实现Serializable并为其所有字段具有getter和setter的类来创建JavaBean。

JavaRDD<Man> manRDD = spark.read().textFile("/test.txt").javaRDD().map(line -> {String[] splits = line.split(",");Man man = new Man();man.setName(splits[0]);man.setDesc(splits[1]);return man;});Dataset<Row> manDF = spark.createDataFrame(manRDD, Man.class);

 （2）以编程方式指定架构

当无法提前定义JavaBean类时（例如，记录的结构编码为字符串，或者将解析文本数据集，并且为不同的用户设计不同的字段），Dataset<Row>可以通过三个步骤以编程方式创建a 。

1. Row从原始RDD创建一个的RDD；
2. 在第1步中创建的RDD中创建StructType与Rows的结构匹配 表示的模式。
3. Row通过通过createDataFrame提供的方法将架构应用于的RDD SparkSession。

JavaRDD<String> manRDD = ...
String cols = "name,desc";
List<StructField> fields = new LinkedList<>();
for (String fieldName : cols.split(",")) {StructField field = DataTypes.createStructField(fieldName, DataTypes.StringType, true);fields.add(field);
}
StructType schema = DataTypes.createStructType(fields);
JavaRDD<Row> rowRDD = manRDD.map((Function<String, Row>) record -> {String[] splits = record.split(",");return RowFactory.create(splits[0], splits[1].trim());
});Dataset<Row> manDataFrame = spark.createDataFrame(rowRDD, schema);

 

三、DataSet转RDD

 toJavaRDD方法直接将DataSet转RDD

JavaRDD<Row> javaRDD = df.toJavaRDD();