在 PySpark 中加入 270 列答案

【问题标题】：Join 270 columns in PySpark在 PySpark 中加入 270 列
【发布时间】：2019-10-03 11:34:10
【问题描述】：

我在加入大量列时遇到了问题。

我有 270 个具有相同数据架构的数据输出。而且270个输出需要join到一个大表中，有什么方法可以优化join吗？现在要花很多时间。

目前，我们使用A.join(B,'userid')。谢谢你。 Table like this

【问题讨论】：

架构是这样的：userid: int, type_X_count: int。每个数据输出的行数相同。 'type_X_count' 中的 'X' 在每个数据输出中都不同。

【解决方案1】：

您可以使用unionAll。

from functools import reduce
from pyspark.sql import DataFrame

dfs = [df1,df2,df3]
df = reduce(DataFrame.unionAll, dfs)

如果更适合您的目的，您可以使用unionByName。请阅读文档并验证。

注意：数据框中列的顺序应该相同才能正常工作。如果您没有正确的列顺序，这可能会默默地给出意想不到的结果！！

【讨论】：

嗨，Pissall，谢谢你的建议。我们当前的目标也是获得一个包含 271 列的主表，例如 userid、type_1_count、type_2_count、...、type_270_count，一个扁平表。有没有办法建一个这样的表？
我认为您可能会在这种方法中遇到名称歧义问题。但除此之外，您将不得不使用 for 循环
它不会有名称歧义的问题，因为每个类型的列名称都与其他的不同。实际上，我没有使用连接，而是先合并所有数据框，然后使用数据透视函数，它变成了一个有 271 列的表。完成包括写入镶木地板文件的时间不到 20 分钟。它比以前更容易接受。