在 Spark RDD 和/或 Spark DataFrames 中重塑/透视数据

Posted 2023-02-16

【中文标题】在 Spark RDD 和/或 Spark DataFrames 中重塑/透视数据

【英文标题】：Reshaping/Pivoting data in Spark RDD and/or Spark DataFrames

【发布时间】：2015-07-27 09:48:04

【问题描述】：

我有一些以下格式的数据（RDD 或 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)

我想做的是“重塑”数据，将 Country（特别是 US、UK 和 CA）中的某些行转换为列：

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

基本上，我需要类似于 Python 的 pivot 工作流程的东西：

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

我的数据集相当大，所以我不能真正 collect() 并将数据摄取到内存中以在 Python 本身中进行重塑。有没有办法在映射 RDD 或 Spark DataFrame 时将 Python 的 .pivot() 转换为可调用函数？任何帮助将不胜感激！

【参考方案1】：

从 Spark 1.6 开始，您可以在 GroupedData 上使用 pivot 函数并提供聚合表达式。

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|
## +---+---+---+---+---+

级别可以省略，但如果提供，既可以提高性能，又可以用作内部过滤器。

这种方法仍然比较慢，但肯定优于在 JVM 和 Python 之间手动传递数据。

【参考方案2】：

首先，这可能不是一个好主意，因为您没有得到任何额外的信息，但是您将自己绑定到一个固定的架构（即您必须知道您期望有多少个国家，当然，额外的国家意味着代码的变化）

话虽如此，这是一个SQL问题，如下图所示。但是，如果您认为它不是太“类似软件”（说真的，我听说过！！），那么您可以参考第一个解决方案。

解决方案一：

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

现在，解决方案 2：当然更好，因为 SQL 是解决此问题的正确工具

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()

数据设置：

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']

结果：

从第一个解决方案

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

从第二个解决方案：

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

请让我知道这是否有效:)

最好的 阿燕

【讨论】：

谢谢..您的解决方案有效，更重要的是它们是可扩展的！

你能把它扩展到更通用的情况吗？例如，有一次在我的数据中，我可能有 3 个国家/地区。另一次我可能有 5 个。您上面的内容似乎被硬编码为 4 个特定国家/地区。我知道我需要提前知道我有哪些国家，但这可能会随着时间的推移而改变。我怎样才能将国家列表作为参数传递并仍然使其工作？这是处理数据时很常见的事情，所以我希望它很快就会内置在功能中。

正如我所指出的，这是架构设计的问题。您“不能”只传递国家/地区列表，因为您的架构将在下游发生变化。但是，您可能只是从 reshape 返回一个广义元组并为 aggregateByKey 设置零值。在 SQL 方法中，您基本上需要按照此处描述的模式以编程方式“生成”一个 sql。

这是一个非常常见的功能，存在于大多数数据语言/框架中：SAS、Scalding、Pandas 等。希望这能很快融入 Spark。

我根据您上面的回答创建了一个灵活的版本。你可以在这里查看：***.com/questions/30244910/pivot-spark-dataframe。我希望 Spark 尽快为此实施解决方案，因为它在大多数其他数据操作语言/工具（Pandas、Scalding、SAS、Excel 等）中是非常基本的功能。

【参考方案3】：

这是一种不硬连线列名的原生 Spark 方法。它基于aggregateByKey，并使用字典来收集每个键出现的列。然后我们收集所有列名来创建最终的数据框。 [以前的版本在为每条记录发出字典后使用 jsonRDD，但这更有效。] 限制到特定的列列表，或者排除像 XX 这样的列将是一个简单的修改。

即使在相当大的桌子上，性能似乎也不错。我正在使用一种变体，它计算每个 ID 发生可变数量事件的次数，为每种事件类型生成一列。代码基本相同，只是它使用 collections.Counter 而不是 seqFn 中的 dict 来计算出现次数。

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()

生产：

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

【讨论】：

不错的文章 - b.t.w spark 1.6 数据帧支持简单的枢轴github.com/apache/spark/pull/7841

酷 - 火花变得越来越快。

如果重整后的输出太大而无法放入内存怎么办。我怎样才能直接在磁盘上做呢？

【参考方案4】：

首先，我必须对您的 RDD 进行此更正（与您的实际输出相匹配）：

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)])

一旦我进行了修正，这就成功了：

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")

肯定没有你的支点那么优雅。

【讨论】：

大卫，我无法让它工作。首先，Spark 不接受 $ 作为引用列的方式。删除所有 $ 符号后，我仍然收到指向上述代码最后一行中的 .select 表达式的语法错误

抱歉，我使用的是 Scala。它是直接从 spark-shell 剪切和粘贴的。如果你把最后一个 select() 去掉，你应该得到正确的结果，只是列太多。你能做到这一点并发布结果吗？

【参考方案5】：

patricksurry 的非常有帮助的回答只是一些 cmets：

缺少 Age 列，因此只需将 u["Age"] = v.Age 添加到函数 seqPivot 事实证明，列元素上的两个循环都以不同的顺序给出了元素。列的值是正确的，但它们的名称不正确。为避免这种行为，只需对列列表进行排序即可。

这里是稍微修改的代码：

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()

最后应该是输出

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

【参考方案6】：

Hive 中有一个 JIRA 供 PIVOT 本地执行此操作，而每个值都没有巨大的 CASE 语句：

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

请投票支持 JIRA，以便尽快实施。 一旦在 Hive SQL 中，Spark 通常不会落后太多，最终也会在 Spark 中实现。