Question

使用时间列（t）给出S和R的两个数据集，如下所述：

//snapshot with id at t
case class S(id: String, t: Int)

//reference data at t
case class R(t: Int, fk: String)

//Example test case
val ss: Dataset[S] = Seq(S("a", 1), S("a", 3), S("b", 5), S("b", 7))
      .toDS

    val rs: Dataset[R] = Seq(R(0, "a"), R(2, "a"), R(6, "b"))
      .toDS

    val srs: Dataset[(S, Option[R])] = ss
      .asOfJoin(rs)

    srs.collect() must contain theSameElementsAs
      Seq((S("a", 1), Some(R(0, "a"))), (S("a", 3), Some(R(2, "a"))), (S("b", 5), None), (S("b", 7), Some(R(6, "b"))))

目标是在R中找到与E的ID相匹配的最新行，即R在输出中可以是可选的。

asOfJoin的定义如下：

  implicit class SOps(ss: Dataset[S]) {
    def asOfJoin(rs: Dataset[R])(implicit spark: SparkSession): Dataset[(S, Option[R])] = ???
  }

使用数据集API的一种解决方案如下：

def asOfJoin(rs: Dataset[R])(implicit spark: SparkSession): Dataset[(S, Option[R])] = {
      import spark.implicits._

      ss
        .joinWith(
          rs,
          ss("id") === rs("fk") && ss("t") >= rs("t"),
          "left_outer")
       .map { case (l, r) => (l, Option(r)) }
       .groupByKey { case (s, _) => s }
       .reduceGroups { (x, y) =>
         (x, y) match {
           case ((_, Some(R(tx, _))), (_, Some(R(ty, _)))) => if (tx > ty) x else y
           case _ => x
         }
       }
       .map { case (_, r) => r }
}

Answer 1

我不确定数据集S和数据集R的大小。但是从您的代码中，我可以看到联接（具有不相等表达式）的效率很差，并且我可以根据不同的情况给出一些建议特定情况：

数据集R或数据集S没有太多数据。

我建议您可以广播较小的数据集，并借助广播变量在Spark udf中完成业务逻辑。这样，您不需要shuffle（join）流程，可以帮助您节省大量时间和资源。

对于每个唯一ID，count（distinct t）都不大。

我建议您可以通过对id和collect_set（t）进行分组来进行预聚合，如下所示：

select id,collect_set(t) as t_set from S

通过这种方式，您可以删除联接中的不等式（ss（“ t”）> = rs（“ t”））。然后使用数据集S和数据集R中的两个t_set编写业务逻辑。

对于其他情况：

我建议您使用相等的联接和窗口函数优化代码。由于我对SQL更加熟悉，因此我在此处编写了SQL，可以将其转换为数据集API：

select
  sid,
  st,
  rt
from
(
    select 
      S.id as sid,
      S.t as st,
      R.t as rt,
      row_number() over (partition by S.id order by (S.t - NVL(R.t, 0)) rn
    from
      S
    left join R on S.id = R.fk) tbl
where tbl.rn = 1

Answer 2

我接受了@bupt_ljy关于避免theta联接的评论，并且跟踪似乎可以很好地扩展：

def asOfJoin(rs: Dataset[R])(implicit spark: SparkSession): Dataset[(S, Option[R])] = {
  import spark.implicits._

  ss
    .joinWith(
      rs.sort(rs("fk"), rs("t")),
      ss("id") === rs("fk"),
      "left_outer")
    .map { case (l, r) => (l, Option(r)) }
    .groupByKey { case (s, _) => s }
    .flatMapGroups { (k, vs) =>
      new Iterator[(S, Option[R])] {
        private var didNotStart: Boolean = true

        override def hasNext: Boolean = didNotStart

        override def next(): (S, Option[R]) = {
          didNotStart = false
          vs
            .find { case (l, rOpt) =>
              rOpt match {
                case Some(r) => l.t >= r.t
                case _ => false
              }
            }.getOrElse((k, None))
        }
      }
    }
}

但是，仍然是超级命令性代码，必须有更好的方法...

如何在Apache Spark中基于时间的两个数据集的联合？

2 个答案: