Spark DataFrame ArrayType или MapType для проверки значения в столбце - PullRequest
Новая
       24

Spark DataFrame ArrayType или MapType для проверки значения в столбце

0 голосов
/ 30 октября 2018

У меня есть фрейм данных pyspark, а один столбец - это список идентификаторов. Я хочу, например, получить количество строк с определенным идентификатором.

AFAIK для меня важны два типа столбцов: ArrayType и MapType. Я мог бы использовать тип карты, потому что проверка на членство внутри карты / dict более эффективна, чем проверка на членство в массиве.

Однако, чтобы использовать карту, мне нужно отфильтровать с помощью пользовательской udf, а не встроенной функции (scala) array_contains

с MapType Я могу сделать: 

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

df = spark.createDataFrame([("a-key", {"345": True, "123": True})], ["key", "ids"])

def is_in_map(k, d):
    return k in d.keys()

def map_udf(key):
    return udf(lambda d: is_in_map(key, d), BooleanType())

c = df.filter(map_udf("123")(df.ids)).count()

или с ArrayType Я могу сделать: 

from pyspark.sql.functions import array_contains

df = spark.createDataFrame([("a-key", ["345", "123"])], ["key", "ids"])
c = df.filter(array_contains(df.ids, "123")).count()

Моя первая реакция - использовать MapArray, потому что проверка на членство внутри карты (я полагаю) более эффективна.

С другой стороны, встроенная функция array_contains выполняет код scala , и я предполагаю, что любая функция, определенная в scala, которую я вызываю, будет более эффективной, чем возвращение dict столбца в контекст Python и проверка k in d.keys().

Для проверки членства в этом (многозначном) столбце лучше использовать MapType или ArrayType pyspark.sql.types?

Обновление

Существует метод столбца pyspark.sql.Column.getItem, что означает, что я могу фильтровать по членству без питона udf

1 Ответ

0 голосов
/ 02 декабря 2018

Карты более производительные, в Scala + Spark я использовал 

df.where(df("ids").getItem("123") === true)

он использует стандартный API Dataframe и df ("ids"). GetItem ("123") возвращает Столбец со значением карты или ноль, он будет работать на собственной скорости Spark. Разработчики Pyspark говорят, что Pyspark также имеет этот API.

...