Подсчет уникальных значений сгруппированных данных в фрейме данных Spark с помощью структурированной потоковой передачи в Delta Lake - PullRequest
Новая
       59

Подсчет уникальных значений сгруппированных данных в фрейме данных Spark с помощью структурированной потоковой передачи в Delta Lake

0 голосов
/ 29 мая 2020

всем.

У меня есть структурированный стриминг в Delta Lake. Моя последняя таблица должна подсчитывать, сколько идентификаторов (уникальных) получает доступ к платформе в неделю.

Я группирую данные по неделям в потоковой передаче, однако я не могу подсчитать уникальные значения идентификаторов в другом столбце, и я продолжаю получать счет всей группы, даже если вместо этого повторяется.

Я пробовал сгруппировать данные дважды, по неделям, а затем по идентификатору устройства. Я пробовал dropDuplicate (). Пока ничего не вышло.

Может кто-нибудь объяснить мне, что мне не хватает?

Мой код: 

from pyspark.sql.functions import weekofyear, col

def silverToGold(silverPath, goldPath, queryName):
    (spark.readStream
    .format("delta")
    .load(silverPath)
    .withColumn("week", weekofyear("client_event_time"))
    .groupBy(col("week"))
    .count()
    .select(col("week"),col("count").alias("WAU"))
    .writeStream 
    .format("delta")
    .option("checkpointLocation", goldPath + "/_checkpoint")
    .queryName(queryName)
    .outputMode("complete")
    .start(goldPath))
...