Question

以下Spark代码正确演示了我想要做的事情，并使用一个小型演示数据集生成正确的输出。

当我在大量生产数据上运行相同的一般类型的代码时，我遇到了运行时问题。 Spark作业在我的集群上运行大约12个小时并且失败了。

只要看一下下面的代码，爆炸每一行似乎都是低效的，只是将它合并回来。在给定的测试数据集中，第四行包含array_value_1中的三个值和array_value_2中的三个值，它们将爆炸为3 * 3或9个爆炸行。

那么，在一个更大的数据集中，一行有五个这样的数组列，每列有十个值，会爆炸成10 ^ 5个爆炸行？

查看提供的Spark函数，没有开箱即用的功能可以实现我想要的功能。我可以提供用户定义的功能。这有什么速度上的缺点吗？

val sparkSession = SparkSession.builder.
  master("local")
  .appName("merge list test")
  .getOrCreate()

val schema = StructType(
  StructField("category", IntegerType) ::
    StructField("array_value_1", ArrayType(StringType)) ::
    StructField("array_value_2", ArrayType(StringType)) ::
    Nil)

val rows = List(
  Row(1, List("a", "b"), List("u", "v")),
  Row(1, List("b", "c"), List("v", "w")),
  Row(2, List("c", "d"), List("w")),
  Row(2, List("c", "d", "e"), List("x", "y", "z"))
)

val df = sparkSession.createDataFrame(rows.asJava, schema)

val dfExploded = df.
  withColumn("scalar_1", explode(col("array_value_1"))).
  withColumn("scalar_2", explode(col("array_value_2")))

// This will output 19. 2*2 + 2*2 + 2*1 + 3*3 = 19
logger.info(s"dfExploded.count()=${dfExploded.count()}")

val dfOutput = dfExploded.groupBy("category").agg(
  collect_set("scalar_1").alias("combined_values_2"),
  collect_set("scalar_2").alias("combined_values_2"))

dfOutput.show()

Answer 1

explode可能效率低下，但从根本上说，您尝试实施的操作非常昂贵。实际上它只是另一个groupByKey而你在这里做的并不多，可以让它变得更好。既然你使用Spark＆gt; 2.0你可以直接collect_list展平：

import org.apache.spark.sql.functions.{collect_list, udf}

val flatten_distinct = udf(
  (xs: Seq[Seq[String]]) => xs.flatten.distinct)

df
  .groupBy("category")
  .agg(
    flatten_distinct(collect_list("array_value_1")), 
    flatten_distinct(collect_list("array_value_2"))
  )

在Spark＆gt; = 2.4中，您可以将udf替换为内置函数的组合：

import org.apache.spark.sql.functions.{array_distinct, flatten}

val flatten_distinct = (array_distinct _) compose (flatten _)

也可以使用custom Aggregator，但我怀疑其中任何一项都会产生巨大的影响。

如果集合相对较大并且您期望重复数量很多，则可以尝试将aggregateByKey用于可变集：

import scala.collection.mutable.{Set => MSet}

val rdd = df
  .select($"category", struct($"array_value_1", $"array_value_2"))
  .as[(Int, (Seq[String], Seq[String]))]
  .rdd

val agg = rdd
  .aggregateByKey((MSet[String](), MSet[String]()))( 
    {case ((accX, accY), (xs, ys)) => (accX ++= xs, accY ++ ys)},
    {case ((accX1, accY1), (accX2, accY2)) => (accX1 ++= accX2, accY1 ++ accY2)}
  )
  .mapValues { case (xs, ys) => (xs.toArray, ys.toArray) }
  .toDF

Spark在groupBy / aggregate中合并/组合数组

1 个答案: