知识点-Spark小节

Posted 2020-10-16 Current

Spark处理字符串日期的max和min的方式
Spark处理数据存储到Hive的方式
Spark处理新增列的方式map和udf、functions
Spark处理行转列pivot的使用
Python 3.5.3
Spark1.6.2

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Spark处理字符串日期的max和min的方式

一般是字符串类型的日期在使用Spark的agg求max时，是不正确的，API显示只支持数值型的max、min
hive的SQL查询引擎是支持字符串日期的max和min的

字符串日期转为时间戳再聚合

unix_timestamp

public static Column unix_timestamp(Column s)
Converts time string in format yyyy-MM-dd HH:mm:ss to Unix timestamp (in seconds), using the default timezone and the default locale, return null if fail.
Parameters:
s - (undocumented)
Returns:
(undocumented)
Since:
1.5.0

from pyspark.sql import functions as F

df.withColumn(‘startuptime_stamp‘, F.unix_timestamp(‘startuptime‘))

使用HiveSQL

select device_id, max(startuptime) as max_startuptime, min(startuptime) as min_startuptime from app_table group by device_id

Spark处理数据存储到Hive的方式

通常Spark任务处理后的结果数据会存储到Hive表中，可以先保存至HDFS目录再load、最方便还是直接使用临时表和HiveContext插入数据

saveAsTextFile & load data

repartition根据实际文件大小进行调整，数据比较小时，保存成一个文件

df.map(lambda r: func).repartition(1).saveAsTextFile(data_dir)

先删除分区，如果已经存在的话
再覆盖原来的数据【方便重新重复跑或修复数据】
此处使用shell，也可使用HiveContext的sql

alter table app_table drop if exists partition(datestr=‘$day_01‘);
load data inpath ‘hdfs://xx/out/$day_01‘ overwrite into table app_table partition(datestr=‘$day_01‘);

hivectx.sql & insert

app_table1_df.registerTempTable("app_table1_tmp")
app_table2_df.registerTempTable("app_table2_tmp")
hivectx.sql("set spark.sql.shuffle.partitions=1")
hivectx.sql("alter table app_table drop if exists partition(datestr=‘%s‘)" % daystr)
hivectx.sql("insert overwrite table app_table partition(datestr=‘%s‘) select * from app_table1_tmp" % daystr)
hivectx.sql("insert into app_table partition(datestr=‘%s‘) select * from app_table2_tmp" % daystr)

Spark处理新增列的方式map和udf、functions

Spark在处理数据转换时，通常需要使用map、flatmap等操作，其中使用map会产生新的列或修改某列字段的值
Spark同样支持自定义函数UDF以及提供了类似Hive内置函数的各种各样的处理函数

map

需要定义函数和StructType
忽略数值判断细节和精度等

from pyspark.sql.types import *

def a_func(_):
    return _[‘id‘], _[‘cnt1‘], _[‘cnt2‘], _[‘cnt1‘] / (_[‘cnt1‘] + _[‘cnt1‘])

a_schema = StructType([
    StructField(‘id‘, StringType(), True),
    StructField(‘cnt1‘, IntegerType(), True),
    StructField(‘cnt2‘, IntegerType(), True),
    StructField(‘cnt1_rate‘, IntegerType(), True)
])

a_new_df = sqlctx.createDataFrame(df.select(‘id‘, ‘cnt1‘, ‘cnt2‘).map(a_func), a_schema)

udf

需要定义函数和UDF
忽略数值判断细节和精度等

def a_func(cnt1, cnt2):
    return cnt1 / (cnt1 + cnt2)

a_udf = F.udf(a_func, IntegerType())

a_new_df = df.withColumn(‘cnt1_rate‘, a_udf(df[‘cnt1‘], df[‘cnt2‘])

functions

处理类似日期字符串的格式转换、等等等
https://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/java/org/apache/spark/sql/functions.html

Spark处理行转列pivot的使用

在使用SQL查询数据时，很多情况下需要将行转为列，以有利于数据的展示和不同维度需求的利用
一般可采用子查询case when、连续join、字段补全union的形式
Spark的DataFrame中可以通过GroupedData的pivot函数来实现

df.groupBy([‘course_name‘]).pivot(‘daystr‘).sum(‘score‘)

df.groupBy([‘course_name‘]).pivot(‘daystr‘).count()

转换前

daystr course_name score
2017-11-15 yuwen 1
2017-11-15 yuwen 1
2017-11-15 shuxue 1
2017-11-15 yingyu 2
2017-11-16 yuwen 1
2017-11-16 shuxue 1
2017-11-16 yingyu 2

转换后

course_name 2017-11-15 2017-11-16
yuwen 2 1
shuxue 1 1
yingyu 2 2

course_name 2017-11-15 2017-11-16
yuwen 2 1
shuxue 1 1
yingyu 1 1

原文地址：https://blog.icocoro.me/2017/11/16/1711-zhishidian-spark%E5%B0%8F%E8%8A%8201/index.html