Спарк с колонкой и где порядок исполнения - PullRequest
Новая
       4

Спарк с колонкой и где порядок исполнения

0 голосов
/ 16 января 2020

У меня есть запрос Spark, который читает много паркетных данных из S3, фильтрует их и добавляет столбец, вычисленный как regexp_extract(input_file_name, ...), который, как я полагаю, является относительно тяжелой операцией (если применять ее перед фильтрацией, а не после нее).

Весь запрос выглядит следующим образом: 

val df = spark
    .read
    .option("mergeSchema", "true")
    .parquet("s3://bucket/path/date=2020-01-1{5,6}/clientType=EXTENSION_CHROME/type={ACCEPT,IGNORE*}/")
    .where(...)
    .withColumn("type", regexp_extract(input_file_name, "type=([^/]+)", 1))
    .repartition(300)
    .cache()

df.count()

Выполняется ли withColumn после где или до ? Зависит ли это от порядка, в котором я их пишу? Что если мой оператор where использовал столбец, добавленный withColumn?

1 Ответ

3 голосов
/ 17 января 2020

withColumn и filter выполняются в порядке их вызова. План объясняет это. Пожалуйста, прочитайте план снизу вверх. 

val employees = spark.createDataFrame(Seq(("E1",100.0), ("E2",200.0),("E3",300.0))).toDF("employee","salary")

employees.withColumn("column1", when(col("salary") > 200, lit("rich")).otherwise("poor")).filter(col("column1")==="poor").explain(true)

План - проект был выполнен 1-м, затем фильтр. 

== Parsed Logical Plan ==
'Filter ('column1 = poor)
+- Project [employee#4, salary#5, CASE WHEN (salary#5 > cast(200 as double)) THEN rich ELSE poor END AS column1#8]
   +- Project [_1#0 AS employee#4, _2#1 AS salary#5]
      +- LocalRelation [_1#0, _2#1]

== Analyzed Logical Plan ==
employee: string, salary: double, column1: string
Filter (column1#8 = poor)
+- Project [employee#4, salary#5, CASE WHEN (salary#5 > cast(200 as double)) THEN rich ELSE poor END AS column1#8]
   +- Project [_1#0 AS employee#4, _2#1 AS salary#5]
      +- LocalRelation [_1#0, _2#1]

Код 1-й фильтр затем добавляет новый столбец 

employees.filter(col("employee")==="E1").withColumn("column1", when(col("salary") > 200, lit("rich")).otherwise("poor")).explain(true)

План - 1-й фильтр затем проецирует 

== Parsed Logical Plan ==
'Project [employee#4, salary#5, CASE WHEN ('salary > 200) THEN rich ELSE poor END AS column1#13]
+- Filter (employee#4 = E1)
   +- Project [_1#0 AS employee#4, _2#1 AS salary#5]
      +- LocalRelation [_1#0, _2#1]

== Analyzed Logical Plan ==
employee: string, salary: double, column1: string
Project [employee#4, salary#5, CASE WHEN (salary#5 > cast(200 as double)) THEN rich ELSE poor END AS column1#13]
+- Filter (employee#4 = E1)
   +- Project [_1#0 AS employee#4, _2#1 AS salary#5]
      +- LocalRelation [_1#0, _2#1]

Еще одно доказательство - он выдает ошибку, когда фильтр вызывается для столбца перед его добавлением (очевидно) 

employees.filter(col("column1")==="poor").withColumn("column1", when(col("salary") > 200, lit("rich")).otherwise("poor")).show()

org.apache.spark.sql.AnalysisException: cannot resolve '`column1`' given input columns: [employee, salary];;
'Filter ('column1 = poor)
+- Project [_1#0 AS employee#4, _2#1 AS salary#5]
   +- LocalRelation [_1#0, _2#1]
...