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我在 spark 中有一个操作，应该对数据框中的几列执行。通常，有 2 种可能性来指定此类操作

  • 硬编码
handleBias("bar", df)
  .join(handleBias("baz", df), df.columns)
  .drop(columnsToDrop: _*).show
  • 从列名列表动态生成它们
var isFirst = true
var res = df
for (col <- columnsToDrop ++ columnsToCode) {
  if (isFirst) {
    res = handleBias(col, res)
    isFirst = false
  } else {
    res = handleBias(col, res)
  }
}
res.drop(columnsToDrop: _*).show

问题是动态生成的 DAG 是不同的，并且当使用更多列时，动态解决方案的运行时间会比硬编码操作增加得更多。

我很好奇如何将动态构造的优雅与快速执行时间结合起来。

这是示例代码的 DAG 的比较 复杂度比较

对于大约 80 列，这为硬编码的变体生成了一个相当不错的图形， 硬编码 并且对于动态构造的查询来说，这是一个非常大的、可能不太可并行化且速度较慢的 DAG。 巨大的混乱动态

当前版本的 spark (2.0.2)DataFrames与 spark-sql一起使用

完成最小示例的代码：

def handleBias(col: String, df: DataFrame, target: String = "FOO"): DataFrame = {
  val pre1_1 = df
    .filter(df(target) === 1)
    .groupBy(col, target)
    .agg((count("*") / df.filter(df(target) === 1).count).alias("pre_" + col))
    .drop(target)

  val pre2_1 = df
    .groupBy(col)
    .agg(mean(target).alias("pre2_" + col))

  df
    .join(pre1_1, Seq(col), "left")
    .join(pre2_1, Seq(col), "left")
    .na.fill(0)
}

编辑

运行您的任务会foldleft生成一个线性 DAG 向左折叠 ，并对所有列的函数进行硬编码会导致 硬编码

两者都比我原来的 DAG 好很多，但硬编码的变体对我来说看起来更好。在 spark 中连接 SQL 语句的字符串可以让我动态生成硬编码的执行图，但这看起来相当难看。你看到任何其他选择吗？

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1 回答 1

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编辑 1：从 handleBias 中删除了一个窗口函数并将其转换为广播连接。

编辑 2：更改了空值的替换策略。

我有一些建议可以改进您的代码。首先，对于“handleBias”函数，我会使用窗口函数和“withColumn”调用，避免连接：

import org.apache.spark.sql.DataFrame
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.expressions.Window

def handleBias(df: DataFrame, colName: String, target: String = "foo") = {
  val w1 = Window.partitionBy(colName)
  val w2 = Window.partitionBy(colName, target)
  val result = df
    .withColumn("cnt_group", count("*").over(w2))
    .withColumn("pre2_" + colName, mean(target).over(w1))
    .withColumn("pre_" + colName, coalesce(min(col("cnt_group") / col("cnt_foo_eq_1")).over(w1), lit(0D)))
    .drop("cnt_group")
  result
}

然后，为了为多个列调用它，我建议使用foldLeftwhich is the "functional" 方法来解决这类问题：

val df = Seq((1, "first", "A"), (1, "second", "A"),(2, "noValidFormat", "B"),(1, "lastAssumingSameDate", "C")).toDF("foo", "bar", "baz")

val columnsToDrop = Seq("baz")
val columnsToCode = Seq("bar", "baz")
val target = "foo"

val targetCounts = df.filter(df(target) === 1).groupBy(target)
  .agg(count(target).as("cnt_foo_eq_1"))
val newDF = df.join(broadcast(targetCounts), Seq(target), "left")

val result = (columnsToDrop ++ columnsToCode).toSet.foldLeft(df) {
  (currentDF, colName) => handleBias(currentDF, colName)
}

result.drop(columnsToDrop:_*).show()

+---+--------------------+------------------+--------+------------------+--------+
|foo|                 bar|           pre_baz|pre2_baz|           pre_bar|pre2_bar|
+---+--------------------+------------------+--------+------------------+--------+
|  2|       noValidFormat|               0.0|     2.0|               0.0|     2.0|
|  1|lastAssumingSameDate|0.3333333333333333|     1.0|0.3333333333333333|     1.0|
|  1|              second|0.6666666666666666|     1.0|0.3333333333333333|     1.0|
|  1|               first|0.6666666666666666|     1.0|0.3333333333333333|     1.0|
+---+--------------------+------------------+--------+------------------+--------+

我不确定它是否会大大改善您的 DAG，但至少它使代码更清晰、更具可读性。

参考：

于 2016-12-16T10:40:20.647 回答