sql - 如何在 Spark 中通过组聚合滚动时间窗口

Question

我有一些数据想要按特定列进行分组，然后根据组中的滚动时间窗口聚合一系列字段。

以下是一些示例数据:

df = spark.createDataFrame([Row(date='2016-01-01', group_by='group1', get_avg=5, get_first=1),
                            Row(date='2016-01-10', group_by='group1', get_avg=5, get_first=2),
                            Row(date='2016-02-01', group_by='group2', get_avg=10, get_first=3),
                            Row(date='2016-02-28', group_by='group2', get_avg=20, get_first=3),
                            Row(date='2016-02-29', group_by='group2', get_avg=30, get_first=3),
                            Row(date='2016-04-02', group_by='group2', get_avg=8, get_first=4)])

我想按 group_by 进行分组，然后创建从最早的日期开始并一直延续到该组没有条目的 30 天的时间窗口。 30 天结束后，下一个时间窗口将从不属于上一个窗口的下一行的日期开始。

然后我想要聚合，例如获取 get_avg 的平均值，以及 get_first 的第一个结果。

所以这个例子的输出应该是:

group_by    first date of window    get_avg  get_first
group1      2016-01-01              5        1
group2      2016-02-01              20       3
group2      2016-04-02              8        4

编辑:抱歉，我意识到我的问题没有正确指定。我实际上想要一个在 30 天不活动后结束的窗口。我相应地修改了示例的 group2 部分。

Answer 1

修改后的答案:

您可以在此处使用简单的窗口函数技巧。一堆进口:

from pyspark.sql.functions import coalesce, col, datediff, lag, lit, sum as sum_
from pyspark.sql.window import Window

窗口定义:

w = Window.partitionBy("group_by").orderBy("date")

将日期转换为DateType:

df_ = df.withColumn("date", col("date").cast("date"))

定义以下表达式:

# Difference from the previous record or 0 if this is the first one
diff = coalesce(datediff("date", lag("date", 1).over(w)), lit(0))

# 0 if diff <= 30, 1 otherwise
indicator = (diff > 30).cast("integer")

# Cumulative sum of indicators over the window
subgroup = sum_(indicator).over(w).alias("subgroup")

将subgroup表达式添加到表中:

df_.select("*", subgroup).groupBy("group_by", "subgroup").avg("get_avg")

+--------+--------+------------+
|group_by|subgroup|avg(get_avg)|
+--------+--------+------------+
|  group1|       0|         5.0|
|  group2|       0|        20.0|
|  group2|       1|         8.0|
+--------+--------+------------+

first 对于聚合没有意义，但如果列单调递增，则可以使用 min。否则，您还必须使用窗口函数。

使用 Spark 2.1 进行测试。与早期 Spark 版本一起使用时，可能需要子查询和 Window 实例。

原始答案(与指定范围无关)

从 Spark 2.0 开始，您应该能够使用 a window function :

Bucketize rows into one or more time windows given a timestamp specifying column. Window starts are inclusive but the window ends are exclusive, e.g. 12:05 will be in the window [12:05,12:10) but not in [12:00,12:05).

from pyspark.sql.functions import window

df.groupBy(window("date", windowDuration="30 days")).count()

但从结果中可以看出，

+---------------------------------------------+-----+
|window                                       |count|
+---------------------------------------------+-----+
|[2016-01-30 01:00:00.0,2016-02-29 01:00:00.0]|1    |
|[2015-12-31 01:00:00.0,2016-01-30 01:00:00.0]|2    |
|[2016-03-30 02:00:00.0,2016-04-29 02:00:00.0]|1    |
+---------------------------------------------+-----+

当涉及到时区时，你必须要小心一点。