python - structtype - Redefinición/división de datos en Spark RDD y/o Spark DataFrames

spark python example

Question

Tengo algunos datos en el siguiente formato (ya sea RDD o Spark DataFrame):

from pyspark.sql import SQLContext
sqlContext = SQLContext(sc)
rdd = sc.parallelize([(''X01'',41,''US'',3),
(''X01'',41,''UK'',1),
(''X01'',41,''CA'',2),
(''X02'',72,''US'',4),
(''X02'',72,''UK'',6),
(''X02'',72,''CA'',7),
(''X02'',72,''XX'',8)])
# convert to a Spark DataFrame
schema = StructType([StructField(''ID'', StringType(), True),
StructField(''Age'', IntegerType(), True),
StructField(''Country'', StringType(), True),
StructField(''Score'', IntegerType(), True)])
df = sqlContext.createDataFrame(rdd, schema)

Lo que me gustaría hacer es "reformar" los datos, convertir ciertas filas en País (específicamente EE. UU., Reino Unido y CA) en columnas:

ID Age US UK CA
''X01'' 41 3 1 2
''X02'' 72 4 6 7

Básicamente, necesito algo similar al flujo de trabajo de Python:

categories = [''US'', ''UK'', ''CA'']
new_df = df[df[''Country''].isin(categories)].pivot(index = ''ID'',
columns = ''Country'',
values = ''Score'')

Mi conjunto de datos es bastante grande, así que realmente no puedo collect() e ingerir los datos en la memoria para hacer la remodelación en Python. ¿Hay alguna manera de convertir .pivot() Python en una función invocable mientras mapea un RDD o un Spark DataFrame? ¡Cualquier ayuda sería apreciada!

Answer 1

Desde Spark 1.6 puede usar la función de pivot en GroupedData y proporcionar una expresión agregada.

pivoted = (df
.groupBy("ID", "Age")
.pivot(
"Country",
[''US'', ''UK'', ''CA'']) # Optional list of levels
.sum("Score")) # alternatively you can use .agg(expr))
pivoted.show()
## +---+---+---+---+---+
## | ID|Age| US| UK| CA|
## +---+---+---+---+---+
## |X01| 41| 3| 1| 2|
## |X02| 72| 4| 6| 7|
## +---+---+---+---+---+

Los niveles pueden omitirse pero, si se proporcionan, pueden mejorar el rendimiento y servir como un filtro interno.

Este método es aún relativamente lento, pero sin duda supera los datos manuales de paso entre JVM y Python.

Answer 2

Entonces, primero, tuve que hacer esta corrección a su RDD (que coincide con su salida real):

rdd = sc.parallelize([(''X01'',41,''US'',3),
(''X01'',41,''UK'',1),
(''X01'',41,''CA'',2),
(''X02'',72,''US'',4),
(''X02'',72,''UK'',6),
(''X02'',72,''CA'',7),
(''X02'',72,''XX'',8)])

Una vez que hice esa corrección, hice el truco:

df.select($"ID", $"Age").groupBy($"ID").agg($"ID", first($"Age") as "Age")
.join(
df.select($"ID" as "usID", $"Country" as "C1",$"Score" as "US"),
$"ID" === $"usID" and $"C1" === "US"
)
.join(
df.select($"ID" as "ukID", $"Country" as "C2",$"Score" as "UK"),
$"ID" === $"ukID" and $"C2" === "UK"
)
.join(
df.select($"ID" as "caID", $"Country" as "C3",$"Score" as "CA"),
$"ID" === $"caID" and $"C3" === "CA"
)
.select($"ID",$"Age",$"US",$"UK",$"CA")

No es tan elegante como tu pivote, seguro.

Answer 3

Este es un enfoque nativo de Spark que no conecta los nombres de las columnas. Se basa en aggregateByKey y utiliza un diccionario para recopilar las columnas que aparecen para cada clave. Luego reunimos todos los nombres de columna para crear el marco de datos final. [La versión anterior usaba jsonRDD después de emitir un diccionario para cada registro, pero esto es más eficiente.] Restringir a una lista específica de columnas, o excluir aquellas como XX sería una modificación fácil.

El rendimiento parece bueno incluso en mesas bastante grandes. Estoy usando una variación que cuenta el número de veces que ocurre cada número variable de eventos para cada ID, generando una columna por tipo de evento. El código es básicamente el mismo excepto que usa un collection.Counter en lugar de un dict en el seqFn para contar las ocurrencias.

from pyspark.sql.types import *
rdd = sc.parallelize([(''X01'',41,''US'',3),
(''X01'',41,''UK'',1),
(''X01'',41,''CA'',2),
(''X02'',72,''US'',4),
(''X02'',72,''UK'',6),
(''X02'',72,''CA'',7),
(''X02'',72,''XX'',8)])
schema = StructType([StructField(''ID'', StringType(), True),
StructField(''Age'', IntegerType(), True),
StructField(''Country'', StringType(), True),
StructField(''Score'', IntegerType(), True)])
df = sqlCtx.createDataFrame(rdd, schema)
def seqPivot(u, v):
if not u:
u = {}
u[v.Country] = v.Score
return u
def cmbPivot(u1, u2):
u1.update(u2)
return u1
pivot = (
df
.rdd
.keyBy(lambda row: row.ID)
.aggregateByKey(None, seqPivot, cmbPivot)
)
columns = (
pivot
.values()
.map(lambda u: set(u.keys()))
.reduce(lambda s,t: s.union(t))
)
result = sqlCtx.createDataFrame(
pivot
.map(lambda (k, u): [k] + [u.get(c) for c in columns]),
schema=StructType(
[StructField(''ID'', StringType())] +
[StructField(c, IntegerType()) for c in columns]
)
)
result.show()

Produce:

ID CA UK US XX
X02 7 6 4 8
X01 2 1 3 null

Answer 4

Hay una JIRA en Hive para que PIVOT haga esto de forma nativa, sin una gran declaración CASE para cada valor:

https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-3776

Por favor, vote esa JIRA para que se implemente antes. Una vez que se encuentra en Hive SQL, Spark generalmente no se queda atrás y eventualmente se implementará en Spark también.

Answer 5

Primero, probablemente esta no sea una buena idea, porque no está obteniendo ninguna información adicional, pero se está vinculando con un esquema fijo (es decir, debe saber cuántos países está esperando y, por supuesto, significa un país adicional). cambio en el código)

Habiendo dicho eso, este es un problema SQL, que se muestra a continuación. Pero en caso de que suponga que no es demasiado "software" (¡en serio, lo he oído!), Entonces puede consultar la primera solución.

Solución 1:

def reshape(t):
out = []
out.append(t[0])
out.append(t[1])
for v in brc.value:
if t[2] == v:
out.append(t[3])
else:
out.append(0)
return (out[0],out[1]),(out[2],out[3],out[4],out[5])
def cntryFilter(t):
if t[2] in brc.value:
return t
else:
pass
def addtup(t1,t2):
j=()
for k,v in enumerate(t1):
j=j+(t1[k]+t2[k],)
return j
def seq(tIntrm,tNext):
return addtup(tIntrm,tNext)
def comb(tP,tF):
return addtup(tP,tF)
countries = [''CA'', ''UK'', ''US'', ''XX'']
brc = sc.broadcast(countries)
reshaped = calls.filter(cntryFilter).map(reshape)
pivot = reshaped.aggregateByKey((0,0,0,0),seq,comb,1)
for i in pivot.collect():
print i

Ahora, Solución 2: Por supuesto, mejor ya que SQL es la herramienta adecuada para esto

callRow = calls.map(lambda t:
Row(userid=t[0],age=int(t[1]),country=t[2],nbrCalls=t[3]))
callsDF = ssc.createDataFrame(callRow)
callsDF.printSchema()
callsDF.registerTempTable("calls")
res = ssc.sql("select userid,age,max(ca),max(uk),max(us),max(xx)/
from (select userid,age,/
case when country=''CA'' then nbrCalls else 0 end ca,/
case when country=''UK'' then nbrCalls else 0 end uk,/
case when country=''US'' then nbrCalls else 0 end us,/
case when country=''XX'' then nbrCalls else 0 end xx /
from calls) x /
group by userid,age")
res.show()

configuración de datos:

data=[(''X01'',41,''US'',3),(''X01'',41,''UK'',1),(''X01'',41,''CA'',2),(''X02'',72,''US'',4),(''X02'',72,''UK'',6),(''X02'',72,''CA'',7),(''X02'',72,''XX'',8)]
calls = sc.parallelize(data,1)
countries = [''CA'', ''UK'', ''US'', ''XX'']

Resultado:

De la primera solución

((''X02'', 72), (7, 6, 4, 8))
((''X01'', 41), (2, 1, 3, 0))

De la 2da solución:

root |-- age: long (nullable = true)
|-- country: string (nullable = true)
|-- nbrCalls: long (nullable = true)
|-- userid: string (nullable = true)
userid age ca uk us xx
X02 72 7 6 4 8
X01 41 2 1 3 0

Amablemente avíseme si esto funciona, o no :)

Mejor Ayan

Answer 6

Solo algunos comentarios sobre la respuesta muy útil de patricksurry :

• falta la columna Age, así que simplemente agregue u ["Age"] = v.Age a la función seqPivot
• Resultó que ambos bucles sobre los elementos de las columnas daban los elementos en un orden diferente. Los valores de las columnas eran correctos, pero no los nombres de ellos. Para evitar este comportamiento, simplemente ordene la lista de columnas.

Aquí está el código ligeramente modificado:

from pyspark.sql.types import *
rdd = sc.parallelize([(''X01'',41,''US'',3),
(''X01'',41,''UK'',1),
(''X01'',41,''CA'',2),
(''X02'',72,''US'',4),
(''X02'',72,''UK'',6),
(''X02'',72,''CA'',7),
(''X02'',72,''XX'',8)])
schema = StructType([StructField(''ID'', StringType(), True),
StructField(''Age'', IntegerType(), True),
StructField(''Country'', StringType(), True),
StructField(''Score'', IntegerType(), True)])
df = sqlCtx.createDataFrame(rdd, schema)
# u is a dictionarie
# v is a Row
def seqPivot(u, v):
if not u:
u = {}
u[v.Country] = v.Score
# In the original posting the Age column was not specified
u["Age"] = v.Age
return u
# u1
# u2
def cmbPivot(u1, u2):
u1.update(u2)
return u1
pivot = (
rdd
.map(lambda row: Row(ID=row[0], Age=row[1], Country=row[2], Score=row[3]))
.keyBy(lambda row: row.ID)
.aggregateByKey(None, seqPivot, cmbPivot)
)
columns = (
pivot
.values()
.map(lambda u: set(u.keys()))
.reduce(lambda s,t: s.union(t))
)
columns_ord = sorted(columns)
result = sqlCtx.createDataFrame(
pivot
.map(lambda (k, u): [k] + [u.get(c, None) for c in columns_ord]),
schema=StructType(
[StructField(''ID'', StringType())] +
[StructField(c, IntegerType()) for c in columns_ord]
)
)
print result.show()

Finalmente, la salida debe ser

+---+---+---+---+---+----+
| ID|Age| CA| UK| US| XX|
+---+---+---+---+---+----+
|X02| 72| 7| 6| 4| 8|
|X01| 41| 2| 1| 3|null|
+---+---+---+---+---+----+