Question

我是Spark的新手，目前我正在使用R API通过sparkly包使用它。我从hive查询创建了一个Spark数据框。源表中未正确指定数据类型，我试图通过利用dplyr包中的函数来重置数据类型。以下是我尝试的代码：

prod_dev <- sdf_load_table(...)
num_var <-  c("var1", "var2"....)
cat_var <-  c("var_a","var_b", ...)

pos1 <- which(colnames(prod_dev) %in% num_var)
pos2 <- which(colnames(prod_dev) %in% cat_var)

prod_model_tbl <- prod_dev %>% 
                mutate(age = 2016- as.numeric(substr(dob_yyyymmdd,1,4))) %>%
                mutate(msa_fg = ifelse(is.na(msacode2000), 0, 1)) %>% 
                mutate(csa_fg = ifelse(is.na(csacode), 0, 1)) %>%
                mutate_each(funs(factor), pos2) %>%
                mutate_each(funs(as.numeric), pos1)

如果prod_dev是R数据帧，代码将起作用。但是在Spark Data框架上使用它似乎不会产生正确的结果：

> head(prod_model_tbl)


    Source:   query [?? x 99]
    Database: spark connection master=yarn-client app=sparklyr_test local=FALSE

    Error: org.apache.spark.sql.AnalysisException: undefined function     FACTOR; line 97 pos 2248 at org.apache.spark.sql.hive.HiveFunctionRegistry....

有人可以建议如何对Spark数据框进行所需的更改吗？

Answer 1

通常，您可以使用标准R泛型函数进行类型转换。例如：

df <- data.frame(x=c(1, NA), y=c("-1", "2"))

copy_to(sc, df, "df", overwrite=TRUE) %>% 
  mutate(x_char = as.character(x)) %>% 
  mutate(y_numeric = as.numeric(y))

Source:   query [2 x 4]
Database: spark connection master=...

      x     y x_char y_numeric
  <dbl> <chr>  <chr>     <dbl>
1     1    -1    1.0        -1
2   NaN     2   <NA>         2

问题是Spark没有提供R factor的任何直接等价物。

在Spark SQL中，我们使用double类型和列元数据来表示分类变量和ML Transformers，它们不是SQL的一部分，用于编码。因此，factor / as.factor没有地方。使用ML时SparkR提供了一些自动转换，但我不确定sparklyr中是否存在类似的机制（我最接近的是ml_create_dummy_variables）。

将列数据类型更改为与sparklyr相关的因子

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