Pyspark：基于类型的值操作答案

【问题标题】：Pyspark: operation on values based on typePyspark：基于类型的值操作
【发布时间】：2016-03-03 22:44:07
【问题描述】：

我有这样的RDD：

[('a', ('H', 1)), ('b', (('H', 41), ('S', 1)))]

这样键可以具有单个tuple 或tuples 的tuple 作为值。这来自reduceByKey。我需要执行一个简单的操作：将 S 的计数除以 (H + S) 的计数。当 S 不存在时，例如第一项，我将不得不返回 0。问题是将第一种情况（单个tuple）与第二种情况（tuple of两个tuples）隔离开来，以便我知道如何在map中操作。

我将如何进行？

【问题讨论】：

你首先如何获得这样的数据？它是某种具有特定含义的层次结构吗？如果不是，我会更有意义地在上游强制执行一致的整形器。 Python 从 3.4 开始提供基本的调度机制，但这些机制很浅。

标签： python apache-spark pyspark rdd

【解决方案1】：

一般来说，在上游修复此问题会更有意义，但您可以尝试以下方法：

from operator import truediv

def f(vs):
    try:
        d = dict(vs)
    except ValueError:
        d = dict([vs])

    s = sum(d.values())
    return truediv(d.get("S", 0), s) if s else float('nan')

rdd = sc.parallelize([('a', ('H', 1)), ('b', (('H', 41), ('S', 1)))])
rdd.mapValues(f).collect()

## [('a', 0.0), ('b', 0.023809523809523808)]

或者，如果你不介意外部依赖，可以尝试使用multipledispatch：

from multipledispatch import dispatch

@dispatch(tuple, tuple)
def f(h, s):
    try:
        return truediv(s[1], h[1] + s[1])
    except ZeroDivisionError:
        return float('nan')

@dispatch(str, int)
def f(x, y):
    return 0.0

rdd.mapValues(lambda args: f(*args)).collect()
## [('a', 0.0), ('b', 0.023809523809523808)]

【讨论】：

我喜欢调度方法，它完全可以隐藏isinstance 的丑陋之处。但它需要相对复杂的代码。如果走一条快乐的道路（不要输入except 阻止第一个应该更快）。异常处理非常昂贵，所以我预计摊销成本会更高。一般来说，我真的会在上游修复这个问题并提供可以直接使用的输入。