PySpark 计数 groupby 与 None 键
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【中文标题】PySpark 计数 groupby 与 None 键【英文标题】:PySpark count groupby with None keys 【发布时间】:2020-11-16 11:47:29 【问题描述】:我有一个 spark RDD 对象(使用 pyspark),我正在尝试获得相当于 SQL 的对象
SELECT MY_FIELD COUNT(*) GROUP BY MY_FIELD
所以我尝试了以下代码:
my_groupby_count = myRDD.map(lambda x: x.type).reduceByKey(lambda x, y: x + y).collect()
# 'type' is the name of the field inside the RDD row
但是我得到了一个错误,我不确定如何处理:
---------------------------------------------------------------------------
Py4JJavaError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-23b4c60c6fd6> in <module>()
----> 1 my_groupby_count = myRDD.map(lambda x: x.type).reduceByKey(lambda x, y: x + y).collect()
/root/spark/python/pyspark/rdd.py in collect(self)
with SCCallSiteSync(self.context) as css:
--> port = self.ctx._jvm.PythonRDD.collectAndServe(self._jrdd.rdd())
return list(_load_from_socket(port, self._jrdd_deserializer))
/root/spark/python/lib/py4j-0.10.4-src.zip/py4j/java_gateway.py in __call__(self, *args)
answer = self.gateway_client.send_command(command)
return_value = get_return_value(
-> answer, self.gateway_client, self.target_id, self.name)
现在,由于这种方法以前对我很有效,我怀疑它可能与数据本身有关。例如,我知道 x.type 中的某些值是 None,但我不知道如何摆脱它们。
任何想法如何继续调查? 附: toDF() 也失败了,我想是由于同样的原因。 另外,我会为 RDD 而不是 DataFrame 提供解决方案。 谢谢
【问题讨论】:
没有。这是我发布的同一个问题。由于沟通问题,它被发布了两次 【参考方案1】:你需要提供元组reduceByKey。看起来你只是忘记了'()'
myRDD.map(lambda x: (x.type, 1)).reduceByKey(lambda x, y: x + y).collect()
旁注:与 countByKey() 相同的代码的较短版本
myRDD.map(lambda x: (x.type,)).countByKey()
【讨论】:
谢谢,这是一个更好的方法。无论如何,为了将来参考,代码没有任何问题。重启环境解决了一切以上是关于PySpark 计数 groupby 与 None 键的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
与 groupBy 聚合后将 pyspark 数据帧保存为 csv 文件