验证字段值的有效方法 Spark

Posted 2023-04-15

【中文标题】验证字段值的有效方法 Spark

【英文标题】：Effective Way to Validate Field Values Spark

【发布时间】：2016-08-12 21:30:19

【问题描述】：

在将数据保存到 hdfs 之前，我需要验证数据框中的某些列。我想知道在 pyspark 1.5.2 / python 2.7 中是否有一种优雅而有效的方法来做到这一点

例如，假设我有以下数据

+-----+---+
|    a|  b|
+-----+---+
|"foo"|123|
+-----+---+

我想确保 a 列的每个值不超过 3 个字符，b 列的每个值都是 <= 500。

我目前的想法是编写一个执行简单 if/else 的 udf，并返回某个值，然后根据这些结果决定是否失败。但是，对于很多数据，我担心它会很慢或至少处理非常繁重。是否已经有一种完善的方法可以在 spark 中执行此操作？或者有什么流行的策略来做到这一点？我自己无法找到有关该主题的太多信息。

如果有更好的方法，我也愿意避免火花，任何好的建议都会非常有帮助。

【参考方案1】：

您可以使用多个预定义的functions 来实现您的目标。

from pyspark.sql.functions import *

df = sc.parallelize([("fo", 100),("alb", 501),("roger", -10),("francis", 1000)]).toDF(["name", "salary"])

df.select("*", ((length("name") < lit(3)) & (col("salary") <= lit(500))).alias("evaluation")).show()

+-------+------+----------+
|   name|salary|evaluation|
+-------+------+----------+
|     fo|   100|      true|
|    alb|   501|     false|
|  roger|   -10|     false|
|francis|  1000|     false|
+-------+------+----------+