Question

我很难找到一个好的方法来过滤spark数据集。我在下面描述了基本问题：

对于每个键，检查是否有statusCode === UV 。
如果没有与该键关联的 UV 状态代码，则完全忽略该键。
- 请注意：每个键只能只有一个 UV 。
如果有，则搜索在 UV 时间戳之后之后最接近的 OA 事件。
- 请注意：在 UV 时间戳记之后，可能会有多个 OA 事件。我想要一个最接近 UV 时间戳的电子邮件。
如果唯一的 OA 事件是过去的事件（即在 UV 之前），我仍然希望保留该记录，因为预期的 OA 将进来，但我仍想使用状态代码为 OA 捕获行，但是将值替换为null

输入

+-----------+----------+-------------------+
|key        |statusCode|statusTimestamp    |
+-----------+----------+-------------------+
|AAAAAABBBBB|OA        |2019-05-24 14:46:00|
|AAAAAABBBBB|VD        |2019-05-31 19:31:00|
|AAAAAABBBBB|VA        |2019-06-26 00:00:00|
|AAAAAABBBBB|E         |2019-06-26 02:00:00|
|AAAAAABBBBB|UV        |2019-06-29 00:00:00|
|AAAAAABBBBB|OA        |2019-07-01 00:00:00|
|AAAAAABBBBB|EE        |2019-07-03 01:00:00|
+-----------+----------+-------------------+

预期产量

+-----------+----------+-------------------+
|key        |statusCode|statusTimestamp    |
+-----------+----------+-------------------+
|AAAAAABBBBB|UV        |2019-06-29 00:00:00|
|AAAAAABBBBB|OA        |2019-07-01 00:00:00|
+-----------+----------+-------------------+

我知道我可以通过设置这样的数据来解决问题，但是没有人对如何解决上述过滤器提出建议。

someDS
  .groupBy("key")
  .pivot("statusCode", Seq("UV", "OA"))
  .agg(collect_set($"statusTimestamp"))
  .thenSomeOtherStuff...

Answer 1

尽管groupBy/pivot方法可以很好地将时间戳分组，但它需要非平凡的步骤（很可能是UDF）来执行必要的过滤，然后重新扩展。这是一种不同的方法，其步骤如下：

仅针对statusCode“ UV”或“ OA”过滤数据集
对于每一行，使用Window函数从statusCode创建previous, current, and next 2 rows的字符串
使用Regex模式匹配来识别所需的行

下面的示例代码：

import java.sql.Timestamp
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._
import spark.implicits._

// Sample data:
//   key `A`: requirement #3
//   key `B`: requirement #2
//   key `C`: requirement #4  
val df = Seq(
  ("A", "OA", Timestamp.valueOf("2019-05-20 00:00:00")),
  ("A", "E",  Timestamp.valueOf("2019-05-30 00:00:00")),
  ("A", "UV", Timestamp.valueOf("2019-06-22 00:00:00")),
  ("A", "OA", Timestamp.valueOf("2019-07-01 00:00:00")),
  ("A", "OA", Timestamp.valueOf("2019-07-03 00:00:00")),
  ("B", "C",  Timestamp.valueOf("2019-06-15 00:00:00")),
  ("B", "OA", Timestamp.valueOf("2019-06-25 00:00:00")),
  ("C", "D",  Timestamp.valueOf("2019-06-01 00:00:00")),
  ("C", "OA", Timestamp.valueOf("2019-06-30 00:00:00")),
  ("C", "UV", Timestamp.valueOf("2019-07-02 00:00:00"))
).toDF("key", "statusCode", "statusTimestamp")

val win = Window.partitionBy("key").orderBy("statusTimestamp")

val df2 = df.
  where($"statusCode" === "UV" || $"statusCode" === "OA").
  withColumn("statusPrevCurrNext2", concat(
    coalesce(lag($"statusCode", 1).over(win), lit("")),
    lit("#"),
    $"statusCode",
    lit("#"),
    coalesce(lead($"statusCode", 1).over(win), lit("")),
    lit("#"),
    coalesce(lead($"statusCode", 2).over(win), lit(""))
  ))

让我们看一下df2（步骤1和2的结果）：

df2.show(false)
// +---+----------+-------------------+-------------------+
// |key|statusCode|statusTimestamp    |statusPrevCurrNext2|
// +---+----------+-------------------+-------------------+
// |B  |OA        |2019-06-25 00:00:00|#OA##              |
// |C  |OA        |2019-06-30 00:00:00|#OA#UV#            | <-- Req #4: Ends with `#UV#`
// |C  |UV        |2019-07-02 00:00:00|OA#UV##            | <-- Req #4: Ends with `#UV##`
// |A  |OA        |2019-05-20 00:00:00|#OA#UV#OA          |
// |A  |UV        |2019-06-22 00:00:00|OA#UV#OA#OA        | <-- Req #3: Starts with `[^#]*#UV#`
// |A  |OA        |2019-07-01 00:00:00|UV#OA#OA#          | <-- Req #3: starts with `UV#`
// |A  |OA        |2019-07-03 00:00:00|OA#OA##            |
// +---+----------+-------------------+-------------------+

应用步骤3：

df2.
  where($"statusPrevCurrNext2".rlike("^[^#]*#UV#.*|^UV#.*|.*#UV#+$")).
  orderBy("key", "statusTimestamp").
  show(false)
// +---+----------+-------------------+-------------------+
// |key|statusCode|statusTimestamp    |statusPrevCurrNext2|
// +---+----------+-------------------+-------------------+
// |A  |UV        |2019-06-22 00:00:00|OA#UV#OA#OA        |
// |A  |OA        |2019-07-01 00:00:00|UV#OA#OA#          |
// |C  |OA        |2019-06-30 00:00:00|#OA#UV#            |
// |C  |UV        |2019-07-02 00:00:00|OA#UV##            |
// +---+----------+-------------------+-------------------+

Spark-Scala：基于多个列和条件过滤Spark数据集

1 个答案: