python + pyspark：在pyspark中进行多列比较的内部连接错误

Question

您好，我有 2 个数据框要加入

#df1
 name    genre  count
 satya   drama    1
 satya   action   3
 abc     drame    2
 abc     comedy   2
 def     romance  1

#df2
 name  max_count
 satya  3
 abc    2
 def    1

现在我想在名称和计数上加入 2 个以上的 dfs==max_count，但我遇到了一个错误

import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.functions import count, col
from pyspark.sql.functions import struct
df = spark.read.csv('file',sep = '###', header=True)
df1 = df.groupBy("name", "genre").count()
df2 = df1.groupby('name').agg(F.max("count").alias("max_count"))
#Now trying to join both dataframes
final_df = df1.join(df2, (df1.name == df2.name) & (df1.count == df2.max_count))
final_df.show() ###Error
#py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o207.showString.
: org.apache.spark.SparkException: Exception thrown in awaitResult:
    at org.apache.spark.util.ThreadUtils$.awaitResult(ThreadUtils.scala:194)
#Caused by: java.lang.UnsupportedOperationException: Cannot evaluate expression: count(1)
    at org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Unevaluable$class.doGenCode(Expression.scala:224)

但“左”加入成功

final_df = df1.join(df2, (df1.name == df2.name) & (df1.count == df2.max_count), "left")
final_df.show()  ###Success but i don't want left join , i want inner join

我的问题是为什么上面的失败了，我在那里做错了吗？？？

我将此链接称为“Find maximum row per group in Spark DataFrame”。使用了第一个答案（2 groupby 方法）。但同样的错误。

我正在使用 spark-2.0.0-bin-hadoop2.7 和 python 2.7。

请建议。谢谢。

编辑：

上述场景适用于spark 1.6（令人惊讶的是spark 2.0有什么问题（或者我的安装，我将在这里重新安装、检查和更新）。

有没有人在 spark 2.0 上尝试过这个并获得了成功，按照下面 Yaron 的回答？？？

Answer 1

当我尝试加入两个 DataFrame，其中一个是 GroupedData 时，我遇到了同样的问题。当我在内部连接之前缓存 GroupedData DataFrame 时，它​​对我有用。对于您的代码，请尝试：

df1 = df.groupBy("name", "genre").count().cache()    # added cache()
df2 = df1.groupby('name').agg(F.max("count").alias("max_count")).cache()   # added cache()
final_df = df1.join(df2, (df1.name == df2.name) & (df1.count == df2.max_count))    # no change

Answer 2

更新：您的代码似乎也由于使用“count”作为列名而失败。 count 似乎是 DataFrame API 中的受保护关键字。 将 count 重命名为“mycount”解决了这个问题。以下工作代码经过修改以支持我用来测试您的问题的 spark 版本 1.5.2。

df = sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv").option("header", "true").load("/tmp/fac_cal.csv")
df1 = df.groupBy("name", "genre").count()
df1 = df1.select(col("name"),col("genre"),col("count").alias("mycount"))
df2 = df1.groupby('name').agg(F.max("mycount").alias("max_count"))
df2 = df2.select(col('name').alias('name2'),col("max_count"))
#Now trying to join both dataframes
final_df = df1.join(df2,[df1.name == df2.name2 , df1.mycount == df2.max_count])
final_df.show()

+-----+---------+-------+-----+---------+
| name|    genre|mycount|name2|max_count|
+-----+---------+-------+-----+---------+
|brata|   comedy|      2|brata|        2|
|brata|    drama|      2|brata|        2|
|panda|adventure|      1|panda|        1|
|panda|  romance|      1|panda|        1|
|satya|   action|      3|satya|        3|
+-----+---------+-------+-----+---------+

https://spark.apache.org/docs/2.0.0/api/python/pyspark.sql.html中的复杂条件示例

cond = [df.name == df3.name, df.age == df3.age]
>>> df.join(df3, cond, 'outer').select(df.name, df3.age).collect()
[Row(name=u'Alice', age=2), Row(name=u'Bob', age=5)]

---

你可以试试：

final_df = df1.join(df2, [df1.name == df2.name , df1.mycount == df2.max_count])

另请注意，根据规范，“left”不是有效连接类型的一部分： 如何 - str，默认为“内部”。内部、外部、left_outer、right_outer、leftsemi 之一。

Answer 3

我在 spark 2.0 中的解决方法

我从各个 dfs 中的连接比较（'name'，'mycount'）中的列创建了一个列（'combined'），所以现在我有一个列要比较，这在我比较时不会产生任何问题只有一列。

def combine_func(*args):
  data = '_'.join([str(x) for x in args]) ###converting nonstring to str tehn concatenation
  return data
combine_func = udf(combine_func, StringType())  ##register the func as udf
df1 = df1.withColumn('combined_new_1', combine_new(df1['name'],df1['mycount']))  ###a col having concatenated value from name and mycount columns eg: 'satya_3'
df2 = df2.withColumn('combined_new_2', combine_new(df2['name2'],df2['max_count']))
#df1.columns == 'name','genre', 'mycount', 'combined_new_1'
#df2.columns == 'name2', 'max_count', 'combined_new_2'
#Now join 
final_df = df1.join(df2,df1.combined_new_1 == df2.combined_new_2, 'inner')
#final_df = df1.join(df2,df1.combined_new_1 == df2.combined_new_2, 'inner').select('the columns you want')
final_df.show()  ####It is showing the result, Trust me.

除非您赶时间，否则请不要关注，最好寻找可靠的解决方案。