spark：如何在数据帧上进行 dropDuplicates，同时保持最高时间戳行 [重复]答案

【问题标题】：spark: How to do a dropDuplicates on a dataframe while keeping the highest timestamped row [duplicate]spark：如何在数据帧上进行 dropDuplicates，同时保持最高时间戳行 [重复]
【发布时间】：2016-04-14 12:59:17
【问题描述】：

我有一个用例，我需要删除数据帧的重复行（在这种情况下，重复意味着它们具有相同的“id”字段），同时保留具有最高“时间戳”（unix 时间戳）字段的行.

我找到了 drop_duplicate 方法（我正在使用 pyspark），但无法控制要保留的项目。

有人可以帮忙吗？提前谢谢

【问题讨论】：

标签： apache-spark dataframe pyspark spark-dataframe

【解决方案1】：

可能需要手动 map 和 reduce 来提供您想要的功能。

def selectRowByTimeStamp(x,y):
    if x.timestamp > y.timestamp:
        return x
    return y

dataMap = data.map(lambda x: (x.id, x))
uniqueData = dataMap.reduceByKey(selectRowByTimeStamp)

在这里，我们根据 id 对所有数据进行分组。然后，当我们减少分组时，我们通过保留具有最高时间戳的记录来做到这一点。当代码完成reducing时，每个id只剩下1条记录。

【讨论】：

dataMap的目的是什么？
其实应该是data.map(lambda x: (x.id, x))（或者keyBy）。让我们修复它。
绝对正确，不错的收获
谢谢大卫，我最终使用了你提出的解决方案，尽管大卫格里芬的解决方案同样有效。

【解决方案2】：

你可以这样做：

val df = Seq(
  (1,12345678,"this is a test"),
  (1,23456789, "another test"),
  (2,2345678,"2nd test"),
  (2,1234567, "2nd another test")
).toDF("id","timestamp","data")

+---+---------+----------------+
| id|timestamp|            data|
+---+---------+----------------+
|  1| 12345678|  this is a test|
|  1| 23456789|    another test|
|  2|  2345678|        2nd test|
|  2|  1234567|2nd another test|
+---+---------+----------------+

df.join(
  df.groupBy($"id").agg(max($"timestamp") as "r_timestamp").withColumnRenamed("id", "r_id"),
  $"id" === $"r_id" && $"timestamp" === $"r_timestamp"
).drop("r_id").drop("r_timestamp").show
+---+---------+------------+
| id|timestamp|        data|
+---+---------+------------+
|  1| 23456789|another test|
|  2|  2345678|    2nd test|
+---+---------+------------+

如果您预计 id 可能会出现重复的 timestamp（请参阅下面的 cmets），您可以这样做：

df.dropDuplicates(Seq("id", "timestamp")).join(
  df.groupBy($"id").agg(max($"timestamp") as "r_timestamp").withColumnRenamed("id", "r_id"),
  $"id" === $"r_id" && $"timestamp" === $"r_timestamp"
).drop("r_id").drop("r_timestamp").show

【讨论】：

接近但不保证每个 id 有一行。
嗯，你的意思是如果时间戳是一样的？
是的，完全正确。我猜应该可以在这里任意取一个。
如果您知道自己的数据，这可能不是问题之一。就像你说的，你总是可以在做剩下的事情之前做：df.groupBy($"id", $"timestamp").agg(last($"data"))。
是的。 drop_duplicate 可能比 last 更通用。您可以在不混合值的情况下处理完整的行。