Ускорение группы данных по кадрам - PullRequest
Новая
       49

Ускорение группы данных по кадрам

0 голосов
/ 07 ноября 2018

Я довольно неопытен в Spark, и мне нужна помощь с функциями groupBy и агрегата на фрейме данных. Рассмотрим следующий кадр данных: 

val df = (Seq((1, "a", "1"),
              (1,"b", "3"),
              (1,"c", "6"),
              (2, "a", "9"),
              (2,"c", "10"),
              (1,"b","8" ),
              (2, "c", "3"),
              (3,"r", "19")).toDF("col1", "col2", "col3"))

df.show()
+----+----+----+
|col1|col2|col3|
+----+----+----+
|   1|   a|   1|
|   1|   b|   3|
|   1|   c|   6|
|   2|   a|   9|
|   2|   c|  10|
|   1|   b|   8|
|   2|   c|   3|
|   3|   r|  19|
+----+----+----+

Мне нужно сгруппировать по col1 и col2 и вычислить среднее значение col3, что я могу сделать, используя: 

val col1df = df.groupBy("col1").agg(round(mean("col3"),2).alias("mean_col1"))
val col2df = df.groupBy("col2").agg(round(mean("col3"),2).alias("mean_col2"))

Однако на большом фрейме данных с несколькими миллионами строк и десятками тысяч уникальных элементов в столбцах для группировки это занимает очень много времени. Кроме того, у меня есть еще много столбцов для группировки, и это занимает безумно много времени, и я собираюсь сократить его. Есть ли лучший способ сделать groupBy с последующей агрегацией?

1 Ответ

0 голосов
/ 07 ноября 2018

Вы можете использовать идеи из Несколько агрегаций , это может сделать все за одну операцию случайного воспроизведения, которая является самой дорогой операцией.

Пример: 

val df = (Seq((1, "a", "1"),
(1,"b", "3"),
(1,"c", "6"),
(2, "a", "9"),
(2,"c", "10"),
(1,"b","8" ),
(2, "c", "3"),
(3,"r", "19")).toDF("col1", "col2", "col3"))

df.createOrReplaceTempView("data")

val grpRes = spark.sql("""select grouping_id() as gid, col1, col2, round(mean(col3), 2) as res 
                          from data group by col1, col2 grouping sets ((col1), (col2)) """)

grpRes.show(100, false)

Выход: 

+---+----+----+----+
|gid|col1|col2|res |
+---+----+----+----+
|1  |3   |null|19.0|
|2  |null|b   |5.5 |
|2  |null|c   |6.33|
|1  |1   |null|4.5 |
|2  |null|a   |5.0 |
|1  |2   |null|7.33|
|2  |null|r   |19.0|
+---+----+----+----+

gid немного забавно использовать, поскольку под ним есть несколько двоичных вычислений. Но если в столбцах вашей группировки не может быть пустых значений, вы можете использовать ее для выбора правильных групп.

План выполнения: 

scala> grpRes.explain
== Physical Plan ==
*(2) HashAggregate(keys=[col1#111, col2#112, spark_grouping_id#108], functions=[avg(cast(col3#9 as double))])
+- Exchange hashpartitioning(col1#111, col2#112, spark_grouping_id#108, 200)
   +- *(1) HashAggregate(keys=[col1#111, col2#112, spark_grouping_id#108], functions=[partial_avg(cast(col3#9 as double))])
      +- *(1) Expand [List(col3#9, col1#109, null, 1), List(col3#9, null, col2#110, 2)], [col3#9, col1#111, col2#112, spark_grouping_id#108]
         +- LocalTableScan [col3#9, col1#109, col2#110]

Как вы можете видеть, существует одна операция Exchange, дорогостоящее перемешивание.

...