Как сгруппировать и агрегировать несколько полей, используя RDD? - PullRequest
Новая
       24

Как сгруппировать и агрегировать несколько полей, используя RDD?

0 голосов
/ 15 октября 2018

Я новичок в Apache Spark, а также в Scala, в настоящее время изучаю этот фреймворк и язык программирования для больших данных.У меня есть пример файла, который я пытаюсь выяснить для данного поля общее количество другого поля и его количество и список значений из другого поля.Я попробовал самостоятельно, и кажется, что я не пишу в лучшем подходе в spark rdd (как начало).

Пожалуйста, найдите ниже примерные данные (Customerid: Int, Orderid: Int, Amount: Float): 

44,8602,37.19
35,5368,65.89
2,3391,40.64
47,6694,14.98
29,680,13.08
91,8900,24.59
70,3959,68.68
85,1733,28.53
53,9900,83.55
14,1505,4.32
51,3378,19.80
42,6926,57.77
2,4424,55.77
79,9291,33.17
50,3901,23.57
20,6633,6.49
15,6148,65.53
44,8331,99.19
5,3505,64.18
48,5539,32.42

Мой текущий код: 

((sc.textFile("file://../customer-orders.csv").map(x => x.split(",")).map(x => (x(0).toInt,x(1).toInt)).map{case(x,y) => (x, List(y))}.reduceByKey(_ ++ _).sortBy(_._1,true)).
fullOuterJoin(sc.textFile("file://../customer-orders.csv").map(x =>x.split(",")).map(x => (x(0).toInt,x(2).toFloat)).reduceByKey((x,y) => (x + y)).sortBy(_._1,true))).
fullOuterJoin(sc.textFile("file://../customer-orders.csv").map(x =>x.split(",")).map(x => (x(0).toInt)).map(x => (x,1)).reduceByKey((x,y) => (x + y)).sortBy(_._1,true)).sortBy(_._1,true).take(50).foreach(println)

Получен такой результат: 

(49,(Some((Some(List(8558, 6986, 686....)),Some(4394.5996))),Some(96)))

Ожидаемый результат как: 

customerid, (orderids,..,..,....), totalamount, number of orderids

Есть ли лучший подход?Я только что попробовал combineByKey с приведенным ниже кодом, но println внутри не печатает. 

scala> val reduced = inputrdd.combineByKey(
 | (mark) => {
 | println(s"Create combiner -> ${mark}")
 | (mark, 1)
 | },
 | (acc: (Int, Int), v) => {
 | println(s"""Merge value : (${acc._1} + ${v}, ${acc._2} + 1)""")
 | (acc._1 + v, acc._2 + 1)
 | },
 | (acc1: (Int, Int), acc2: (Int, Int)) => {
 | println(s"""Merge Combiner : (${acc1._1} + ${acc2._1}, ${acc1._2} + ${acc2._2})""")
 | (acc1._1 + acc2._1, acc1._2 + acc2._2)
 | }
 | )
reduced: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, (Int, Int))] = ShuffledRDD[27] at combineByKey at <console>:29

scala> reduced.collect()
res5: Array[(String, (Int, Int))] = Array((maths,(110,2)), (physics,(214,3)), (english,(65,1)))

Я использую Spark версии 2.2.0, Scala 2.11.8 и Java 1.8 build 101

1 Ответ

0 голосов
/ 16 октября 2018

Это гораздо проще решить, используя более новый DataFrame API.Сначала прочитайте файл csv и добавьте имена столбцов: 

val df = spark.read.csv("file://../customer-orders.csv").toDF("Customerid", "Orderid", "Amount")

Затем используйте groupBy и agg для создания агрегатов (здесь вы хотите collect_list, sum и count):

val df2 = df.groupBy("Customerid").agg(
    collect_list($"Orderid") as "Orderids", 
    sum($"Amount") as "TotalAmount",
    count($"Orderid") as "NumberOfOrderIds"
)

Результирующий кадр данных, используя приведенный пример ввода: 

+----------+------------+-----------+----------------+
|Customerid|    Orderids|TotalAmount|NumberOfOrderIds|
+----------+------------+-----------+----------------+
|        51|      [3378]|       19.8|               1|
|        15|      [6148]|      65.53|               1|
|        29|       [680]|      13.08|               1|
|        42|      [6926]|      57.77|               1|
|        85|      [1733]|      28.53|               1|
|        35|      [5368]|      65.89|               1|
|        47|      [6694]|      14.98|               1|
|         5|      [3505]|      64.18|               1|
|        70|      [3959]|      68.68|               1|
|        44|[8602, 8331]|     136.38|               2|
|        53|      [9900]|      83.55|               1|
|        48|      [5539]|      32.42|               1|
|        79|      [9291]|      33.17|               1|
|        20|      [6633]|       6.49|               1|
|        14|      [1505]|       4.32|               1|
|        91|      [8900]|      24.59|               1|
|         2|[3391, 4424]|      96.41|               2|
|        50|      [3901]|      23.57|               1|
+----------+------------+-----------+----------------+

Если вы хотите работать с данными как СДР после этих преобразований, вы можете преобразовать их впоследствии: 

val rdd = df2.as[(Int, Seq[Int], Float, Int)].rdd

Конечно, можно решить и с помощью RDD.Используйте aggregateByKey: 

val rdd = spark.sparkContext
  .textFile("test.csv")
  .map(x => x.split(","))
  .map(x => (x(0).toInt, (x(1).toInt, x(2).toFloat)))

val res = rdd.aggregateByKey((Seq[Int](), 0.0, 0))(
    (acc, xs) => (acc._1 ++ Seq(xs._1), acc._2 + xs._2, acc._3 + 1), 
    (acc1, acc2) => (acc1._1 ++ acc2._1, acc1._2 + acc2._2, acc1._3 + acc2._3))

Это сложнее для чтения, но даст тот же результат, что и описанный выше подход к фрейму данных.

...