Question

我正面临着繁重的数据转换。简而言之，我有几列数据，每列包含对应于一些序数的字符串。例如，HIGH，MID和LOW。我的目标是将这些字符串映射为将保留顺序的整数。在这种情况下，LOW -> 0，MID -> 1和HIGH -> 2。

这是一个生成此类数据的简单函数：

def fresh_df(N=100000, seed=None):
    np.random.seed(seed)
    feat1 = np.random.choice(["HI", "LO", "MID"], size=N)
    feat2 = np.random.choice(["SMALL", "MEDIUM", "LARGE"], size=N)

    pdf = pd.DataFrame({
        "feat1": feat1,
        "feat2": feat2
    })
    return spark.createDataFrame(pdf)

我的第一个方法是：

feat1_dict = {"HI": 1, "MID": 2, "LO": 3}
feat2_dict = {"SMALL": 0, "MEDIUM": 1, "LARGE": 2}

mappings = {
    "feat1": F.create_map([F.lit(x) for x in chain(*feat1_dict.items())]),
    "feat2": F.create_map([F.lit(x) for x in chain(*feat2_dict.items())])
}

for col in df.columns:
    col_map = mappings[col]
    df = df.withColumn(col+"_mapped", col_map[df[col]])

这可以按预期工作，但实际上它变慢了，我想优化该过程。我读到有关pandas_udf的内容，这给了我希望。这是修改后的代码：

feats_dict = {
    "feat1": feat1_dict,
    "feat2": feat2_dict
}

for col_name in df.columns:
    @F.pandas_udf('integer', F.PandasUDFType.SCALAR)
    def map_map(col):
        return col.map(feats_dict[col_name])
    df = df.withColumn(col_name + "_mapped", map_map(df[col_name]))

A！比较这两个版本时，执行时间没有任何改善。我在Spark的本地实例（使用docker）和5个节点的EMR集群（具有默认配置）上进行了比较。

我创建了一个notebook，您可以在其中查看所有代码。通常，我使用以下导入：

import numpy as np
import pandas as pd

from itertools import chain
from pyspark.sql import functions as F

我想念什么？为什么此过程如此缓慢，为什么使用pandas_udf时却没有改善？

Answer 1

为什么这么慢？因为Spark在JVM中运行，而pyspark不是在JVM中运行（因为它是一个python进程），并且要使其成为可能，则该进程需要将所有序列化和反序列化的数据移动到JVM。

您可以使用when和otherwise函数映射值，并避免序列化和反序列化过程，从而提高性能。

import numpy as np
import pandas as pd
import pyspark.sql.functions as f
from pyspark.shell import spark


def fresh_df(n=100000, seed=None):
    np.random.seed(seed)
    feat1 = np.random.choice(["HI", "LO", "MID"], size=n)
    feat2 = np.random.choice(["SMALL", "MEDIUM", "LARGE"], size=n)

    pdf = pd.DataFrame({
        "feat1": feat1,
        "feat2": feat2
    })
    return spark.createDataFrame(pdf)


df = fresh_df()
df = df.withColumn('feat1_mapped', f
                   .when(df.feat1 == f.lit('HI'), 1)
                   .otherwise(f.when(df.feat1 == f.lit('MID'), 2).otherwise(3)))

df = df.withColumn('feat2_mapped', f
                   .when(df.feat2 == f.lit('SMALL'), 0)
                   .otherwise(f.when(df.feat2 == f.lit('MEDIUM'), 1).otherwise(2)))
df.show(n=20)

输出

+-----+------+------------+------------+
|feat1| feat2|feat1_mapped|feat2_mapped|
+-----+------+------------+------------+
|   LO| SMALL|           3|           0|
|   LO|MEDIUM|           3|           1|
|  MID|MEDIUM|           2|           1|
|  MID| SMALL|           2|           0|
|  MID| LARGE|           2|           2|
|  MID| SMALL|           2|           0|
|   LO| SMALL|           3|           0|
|  MID| LARGE|           2|           2|
|  MID| LARGE|           2|           2|
|  MID| SMALL|           2|           0|
|  MID|MEDIUM|           2|           1|
|   LO| LARGE|           3|           2|
|   HI|MEDIUM|           1|           1|
|   LO| SMALL|           3|           0|
|   HI|MEDIUM|           1|           1|
|  MID| SMALL|           2|           0|
|  MID|MEDIUM|           2|           1|
|   HI| SMALL|           1|           0|
|   HI| LARGE|           1|           2|
|  MID| LARGE|           2|           2|
+-----+------+------------+------------+

Spark pandas_udf并不快

1 个答案: