python - 获取数据框列及其值作为 pyspark 中的变量

Question

我正在使用 pyspark 从 mysql 表中获取数据，如下所示。

df = sqlContext.read.format("jdbc").option("url", "{}:{}/{}".format(domain,port,mysqldb)).option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver").option("dbtable", "(select ifnull(max(id),0) as maxval, ifnull(min(id),0) as minval, ifnull(min(test_time),'1900-01-01 00:00:00') as mintime, ifnull(max(test_time),'1900-01-01 00:00:00') as maxtime FROM `{}`) as `{}`".format(table, table)).option("user", "{}".format(mysql_user)).option("password", "{}".format(password)).load()

df.show()的结果如下

+------+------+-------------------+-------------------+
|maxval|minval|            mintime|            maxtime|
+------+------+-------------------+-------------------+
|  1721|     1|2017-03-09 22:15:49|2017-12-14 05:17:04|
+------+------+-------------------+-------------------+

现在我想分别获取列及其值。

我想要得到

max_valval = 1721
min_valval = 1
min_timetime = 2017-03-09 22:15:49
max_timetime = 2017-12-14 05:17:04

我已经做了如下。

 max_val = df.select('maxval').collect()[0].asDict()['maxval']
 min_val = df.select('minval').collect()[0].asDict()['minval']
 max_time = df.select('maxtime').collect()[0].asDict()['maxtime']
 min_time = df.select('mintime').collect()[0].asDict()['mintime']

在 pyspark 中是否有更好的方法来执行此操作。

Answer 1

目前您已使用 collect 4 次，这是具有成本效益的。你可以尝试一些Python技能来做到这一点。我有一种方法你可以尝试:-

df = (sqlContext.read.format("jdbc")
    .option("url", "{}:{}/{}".format(domain,port,mysqldb))
    .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
    .option("dbtable", """(
        select ifnull(max(id),0) as maxval, ifnull(min(id),0) as minval, 
               ifnull(min(test_time),'1900-01-01 00:00:00') as mintime, 
               ifnull(max(test_time), '1900-01-01 00:00:00') as maxtime 
         FROM `{}`) as `{}`""".format(table, table))
    .option("user", "{}".format(mysql_user))
    .option("password", "{}".format(password)).load())


for key, value in df.first().asDict().items():
    globals()[key] = value

print minval
print maxval
print mintime
print maxtime

通过这种方式，您可以将列转换为变量。如果您需要进一步的帮助，请告诉我。