在 Spark 中合并 Row()答案

【问题标题】：Combine Row()'s in Spark在 Spark 中合并 Row()
【发布时间】：2015-04-10 17:59:36
【问题描述】：

看似简单的问题，却找不到答案。

问题：我创建了一个函数，我将传递给 map()，它接受一个字段并从中创建三个字段。我希望 map() 的输出给我一个新的 RDD，包括来自输入 RDD 和新/输出 RDD 的字段。我该怎么做呢？

我是否需要将我的数据的键添加到函数的输出中，以便我可以将更多的输出 RDD 加入到我的原始 RDD 中？这是正确/最佳做法吗？

def extract_fund_code_from_iv_id(holding):
    # Must include key of data for later joining
    iv_id = Row(iv_id_fund_code=holding.iv_id[:2], iv_id_last_code=holding.iv_id[-2:])
    return iv_id

更基本的是，我似乎无法将两个 Row 组合起来。

row1 = Row(name="joe", age="35")
row2 = Row(state="MA")
print row1, row2

这不会像我想要的那样返回一个新的 Row()。

谢谢

【问题讨论】：

print 当然会输出对象的字符串表示，而不是创建新的Row 实例。至于你的第一个问题，你可能想看看 Spark 的 DataFrame API (spark.apache.org/docs/1.3.0/api/python/…)，也许你会发现用户定义函数 iteresting
感谢您的回复。我使用了用户定义的函数选项，这些选项非常强大，但无法完成我需要的操作，这迫使我使用 RDD。我没有看到任何关于如何组合 Row RDD 的选项...
问题是，当我在 DataFrame 上运行 .map() 方法时，它会返回一个新的 RDD，但我需要它用旧列返回新的 RDD，我不希望编写一些丑陋的代码来发现 RDD 中的列名是什么，然后编写它。有没有更好的办法？

标签： apache-spark-sql pyspark

【解决方案1】：

我真的推荐使用UserDefinedFunction。

假设您想从 DataFrame df 的 int 类型的列 int_col 中提取多个特征。假设这些功能只是所述列内容的modulo 3 和modulo 2。

我们将导入UserDefinedFunction 和我们函数的数据类型。

from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import IntegerType

然后我们将实现我们的特征提取函数：

def modulo_three(col):
    return int(col) % 3

def modulo_two(col):
    return int(col) % 2

并将它们变成udfs：

mod3 = udf(modulo_three, IntegerType())
mod2 = udf(modulo_two, IntegerType())

现在我们将计算所有额外的列并给它们起好听的名字（通过alias）：

new_columns = [
    mod3(df['int_col']).alias('mod3'),
    mod2(df['int_col']).alias('mod2'),
]

最后我们选择这些列加上之前已经存在的所有列：

new_df = df.select(*df.columns+new_columns)

new_df 现在将有两个额外的列 mod3 和 mod2。

【讨论】：

非常有帮助。非常感谢您抽出宝贵时间！