Мне нужно добиться чего-то похожего на: Проверка, являются ли значения в List частью String в искре. То есть существует датафрейм:
abcd_some long strings
goo bar baz
и массив желаемых слов, таких как ["some", "bar"]
.
UDF с этим кодом будет работать нормально, но мне бы хотелось иметь что-то более эффективное. Есть ли способ выразить FILTER my_col CONTAINS ONE OF [items]
с помощью SQL DSL? Возможно, путем динамического построения REGEX?
ПРИМЕЧАНИЕ: это не совпадение, а обычное 'CONTAINS' / LIKE '% thing%'. То есть не точное совпадение. В противном случае оператор isIn
будет работать.
редактировать
вероятно, генерация некоторого кода SQL динамически является наиболее эффективным способом.
def orFilterGeneratorMultiContains(filterPredicates:Seq[String], column:String):Column = {
col(column).contains(filterPredicates(0)) or col(column).contains(filterPredicates(1)) // TODO iterate
}
def filterToDesiredApps(filterPredicates:Seq[String], column:String)(df:DataFrame):DataFrame={
df.filter(orFilterGeneratorMultiContains(filterPredicates, column))
}
Так что еще нужно выяснить, как правильно итерировать выражение.
редактировать 2
Однако, это немного сложно:
import org.apache.spark.sql.functions.col
val column = col("foo")
val interstingTHings = Seq("bar", "baz", "thing3")
interstingTHings.foldLeft(column) { (filteredOrColumnExpression, predicateItem) =>
// TODO how to properly nest the OR operator?
// filteredOrColumnExpression.contains(predicateItem) // generates: Contains(Contains(Contains('foo, bar), baz), thing3)
filteredOrColumnExpression or filteredOrColumnExpression.contains(predicateItem) // generates: ((('foo || Contains('foo, bar)) || Contains(('foo || Contains('foo, bar)), baz)) || Contains((('foo || Contains('foo, bar)) || Contains(('foo || Contains('foo, bar)), baz)), thing3))
// TODO but what y really would need is:
// col(column).contains("bar") or col(column).contains("baz") or col(column).contains("thing3")
}.explain(true)
, поскольку он не генерирует правильные OR
вложенные условия фильтрации.