如何计算数据集中的连续性？

Posted 2023-04-15

【中文标题】如何计算数据集中的连续性？

【英文标题】：How to calculate consecutiveness in Dataset?

【发布时间】：2017-05-28 08:12:46

【问题描述】：

我有数据集，如果它满足某些状态，我需要计算数据的连续性。示例数据集如下。用例是，如果交换 id 连续处于风险和不稳定状态，则将该周的计数增加 1 并与数据集合并。我正在尝试使用 Spark。

Date    Exchange Id Status  Consecutiveness
5/05/2017   a   RISKY   0
5/05/2017   b   Stable  0
5/05/2017   c   Stable  0
5/05/2017   d   UNSTABLE    0
5/05/2017   e   UNKNOWN 0
5/05/2017   f   UNKNOWN 0
6/05/2017   a   RISKY   1
6/05/2017   b   Stable  0
6/05/2017   c   Stable  0
6/05/2017   d   UNSTABLE    1
6/05/2017   e   UNSTABLE    1
6/05/2017   f   UNKNOWN 0

我的方法如下。

为具有风险和不稳定的当前日期交换创建数据框 条件 为前一个日期创建另一个数据框，以便交易所具有 有风险且不稳定 加入 2 个数据框并获得不符合条件的交换 更新当前日期的连续性 与原始数据集合并。

我正在尝试执行以下命令。但是，遇到问题，无法继续进行 3,4,5

case class Telecom(Date: String, Exchange: String, Stability: String, Cosecutive: Int)

val emp1  = sc.textFile("file:/// Filename").map(_.split(",")).map(emp1=>Telecom(emp1(0),emp1(1),emp1(2),emp1(4).trim.toInt)).toDF()

val PreviousWeek = sqlContext.sql("select * from T1 limit 10")

emp1.registerTempTable("T1")

val FailPreviousWeek = sqlContext.sql("Select Exchange, Count  from T1 where Date = '5/05/2017' and Stability in ('RISKY','UNSTABLE')")

val FailCurrentWeek = sqlContext.sql("Select Exchange, Count  from T1 where Date = '6/05/2017' and Stability in ('RISKY','UNSTABLE')")

FailCurrentWeek.join(FailPreviousWeek, FailCurrentWeek("Exchange") === FailPreviousWeek("Exchange"))

val UpdateCurrentWeek = FailCurrentWeek.select($"Exchange",$"Count" +1)

Val UpdateDataSet = emp1.join(UpdateCurrentWeek)

  val UpdateCurrentWeek = FailCurrentWeek.select($"Exchange".alias("Exchangeid"),$"Count" +1)

【问题讨论】：

为什么e 一周的6/05/2017 是1？

【参考方案1】：

这对我的心爱的 窗口聚合函数来说是一个完美的案例。

我认为lag（带有when）功能可以做到：

lag(columnName: String, offset: Int): Column 返回当前行之前偏移行的值，如果当前行之前有少于偏移行，则返回null。

import org.apache.spark.sql.expressions.Window
val exchIds = Window.partitionBy("Exchange_Id").orderBy("Date")

val cc = when(lower($"Status") === "risky" && $"lag" === $"Status", 1).
  when(lower($"Status") === "unstable" && $"lag" === $"Status", 1).
  otherwise(0)

val solution = input.
  withColumn("lag", lag("Status", 1) over exchIds).
  withColumn("Consecutiveness", cc).
  orderBy("Date", "Exchange_Id").
  select("Date", "Exchange_Id", "Status", "Consecutiveness")
scala> solution.show
+---------+-----------+--------+---------------+
|     Date|Exchange_Id|  Status|Consecutiveness|
+---------+-----------+--------+---------------+
|5/05/2017|          a|   RISKY|              0|
|5/05/2017|          b|  Stable|              0|
|5/05/2017|          c|  Stable|              0|
|5/05/2017|          d|UNSTABLE|              0|
|5/05/2017|          e| UNKNOWN|              0|
|5/05/2017|          f| UNKNOWN|              0|
|6/05/2017|          a|   RISKY|              1|
|6/05/2017|          b|  Stable|              0|
|6/05/2017|          c|  Stable|              0|
|6/05/2017|          d|UNSTABLE|              1|
|6/05/2017|          e|UNSTABLE|              0|
|6/05/2017|          f| UNKNOWN|              0|
+---------+-----------+--------+---------------+

【讨论】：

你好亚采克。非常感谢。知道这个功能真是太好了。

虽然有一个问题 - 如果 a 的下一个日期 (07/05/2017) 的状态变得稳定，那么它应该再次变为 0，然后在 2017 年 8 月 5 日再次变为有风险，那么它应该再次从 1 开始，而不是 2。你能用这段代码试试这个，让我知道。谢谢。

【参考方案2】：

我终于用了Hive Window的多循环分区功能。

第一步将标志转换为boolean 在一个循环中计算带有标志值的连续性 然后再考虑一个窗口分区 循环中的连续性。

这可以像使用 Spark SQL 一样完成。