使用 pyspark 在单次遍历数据中查找最小值/最大值
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【中文标题】使用 pyspark 在单次遍历数据中查找最小值/最大值【英文标题】:finding min/max with pyspark in single pass over data 【发布时间】:2016-04-11 21:43:27 【问题描述】:我有一个包含大量数字列表的 RDD(文件中的行长度),我想知道如何在单次传递数据中获取最小值/最大值。
我知道 Min 和 Max 函数,但这需要两次传递。
【问题讨论】:
【参考方案1】:试试这个:
>>> from pyspark.statcounter import StatCounter
>>>
>>> rdd = sc.parallelize([9, -1, 0, 99, 0, -10])
>>> stats = rdd.aggregate(StatCounter(), StatCounter.merge, StatCounter.mergeStats)
>>> stats.minValue, stats.maxValue
(-10.0, 99.0)
【讨论】:
【参考方案2】:这是一个使用累加器的有效但不优雅的解决方案。不优雅之处在于您必须事先定义零/初始值,以免它们干扰数据:
from pyspark.accumulators import AccumulatorParam
class MinMaxAccumulatorParam(AccumulatorParam):
def zero(self, value):
return value
def addInPlace(self, val1, val2):
return(min(val1[0],val2[0]), max(val1[1],val2[1]))
minmaxAccu = sc.accumulator([500,-500], MinMaxAccumulatorParam())
def g(x):
global minmaxAccu
minmaxAccu += (x,x)
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
rdd.foreach(g)
In [149]: minmaxAccu.value
Out[149]: (1, 5)
【讨论】:
以上是关于使用 pyspark 在单次遍历数据中查找最小值/最大值的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章