根据在不同列

时间:2018-05-14 14:24:30

标签: java apache-spark apache-spark-sql conditional grouping

我想根据另一列中测试的条件创建组标签。特别是,如果有directionChange.equalTo(1)的值,我想开始一个新的段(标签)。结果应在segmentNr列中给出,我的代码生成的结果位于nSegment。 我认为不可能以这种方式进行类似的分配。 最后,我想计算不同的方面,例如每个段的值的和,平均值,最大值(不在问题的范围内)。

输入示例:

+---+-----+---------------+---------+--------+
| id|value|directionChange|segmentNr|nSegment|
+---+-----+---------------+---------+--------+
|  1| 11.0|              0|        1|       1|
|  2|-22.0|              1|        2|       1|
|  3| 34.0|              0|        2|       1|    
|  4|-47.0|              1|        3|       1|    
|  5| 61.0|              1|        4|       1|    
|  6| 22.0|              0|        4|       1|    
|  7|  5.0|              0|        4|       1|    
|  8| -7.0|              1|        5|       1|    
+---+-----+---------------+---------+--------+

使用输入数据集添加新列的功能:

public static Dataset<Row> createSegments(Dataset<Row> dataset, String columnName, int start, String newColumnName) throws Exception
{
    int test = 1;
    Dataset<Row> resultDataset = dataset.withColumn(newColumnName, //
            functions.when(dataset.col(columnName).equalTo(1), (start = start + 1))//
                    .otherwise(start));

    return resultDataset;
}

该函数调用如下:

dataset = createSegments(dataset, "directionChange", 0, "nSegment");

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

这可以使用Window函数完成。但是,由于您没有用于对数据进行分区的列,因此对于大型数据集而言可能会非常慢。这可以通过在partitionBy(column)对象下使用Window来改进。但是,这需要一个好的列进行分区,最终的结果也会分成几部分。

解决方案背后的想法是在directionChange列排序时生成id列的累积总和。在斯卡拉:

val window = Window.orderBy("id").rowsBetween(Window.unboundedPreceding, Window.currentRow)
val df2 = dataset.withColumn("nSegment", sum($"directionChange").over(window) + 1)

Java代码:

WindowSpec window = Window.orderBy("id").rowsBetween(Window.unboundedPreceding(), Window.currentRow()); 
Dataset<Row> df2 = dataset.withColumn("nSegment", functions.sum("directionChange").over(window));

在旧版本的Spark(&lt; 2.1.0)中使用:

rowsBetween(Long.MinValue, 0)

这将创建一个新列nSegment,它等于输入数据中的segmentNr。对于下一步,您可以使用groupBy("nSegment").agg(...)计算每个细分的不同指标。