apache-spark - 如何针对 Spark DataFrame 并行化/分发查询/计数？

Question

我有一个 DataFrame，我必须对其应用一系列过滤器查询。例如，我按如下方式加载我的 DataFrame。

val df = spark.read.parquet("hdfs://box/some-parquet")

然后我有一堆“任意”过滤器如下。

• C0='真' 和 C1='假'
• C0='假' 和 C3='真'
• 等等...

我通常使用 util 方法动态获取这些过滤器。

val filters: List[String] = getFilters()

我所做的就是将这些过滤器应用于 DataFrame 以获取计数。例如。

val counts = filters.map(filter => {
 df.where(filter).count
})

我注意到在过滤器上映射时这不是并行/分布式操作。如果我将过滤器粘贴到 RDD/DataFrame 中，这种方法也不会起作用，因为我将执行嵌套数据帧操作(正如我在 SO 上读到的那样，Spark 中不允许这样做)。类似下面的内容给出了 NullPointerException (NPE)。

val df = spark.read.parquet("hdfs://box/some-parquet")
val filterRDD = spark.sparkContext.parallelize(List("C0='false'", "C1='true'"))
val counts = filterRDD.map(df.filter(_).count).collect

Caused by: java.lang.NullPointerException  at org.apache.spark.sql.Dataset.filter(Dataset.scala:1127)  at $anonfun$1.apply(:27)  at $anonfun$1.apply(:27)  at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:409)  at scala.collection.Iterator$class.foreach(Iterator.scala:893)  at scala.collection.AbstractIterator.foreach(Iterator.scala:1336)  at scala.collection.generic.Growable$class.$plus$plus$eq(Growable.scala:59)  at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.$plus$plus$eq(ArrayBuffer.scala:104)  at scala.collection.mutable.ArrayBuffer.$plus$plus$eq(ArrayBuffer.scala:48)  at scala.collection.TraversableOnce$class.to(TraversableOnce.scala:310)  at scala.collection.AbstractIterator.to(Iterator.scala:1336)  at scala.collection.TraversableOnce$class.toBuffer(TraversableOnce.scala:302)  at scala.collection.AbstractIterator.toBuffer(Iterator.scala:1336)  at scala.collection.TraversableOnce$class.toArray(TraversableOnce.scala:289)  at scala.collection.AbstractIterator.toArray(Iterator.scala:1336)  at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$collect$1$$anonfun$13.apply(RDD.scala:912)  at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$collect$1$$anonfun$13.apply(RDD.scala:912)  at org.apache.spark.SparkContext$$anonfun$runJob$5.apply(SparkContext.scala:1899)  at org.apache.spark.SparkContext$$anonfun$runJob$5.apply(SparkContext.scala:1899)  at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:70)  at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:86)  at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:274)  at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142)  at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)  at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

有什么方法可以在 Spark 的 DataFrame 上并行化/分布计数过滤器？顺便说一下，我使用的是 Spark v2.0.2。

Answer 1

通过这样做，唯一可预期的 yield (可能非常可观)是仅传递一次输入数据。

我会这样做(编程解决方案，但等效的 SQL 是可能的):

1. 将您的过滤器转换为返回 1 或 0 的 UDF
2. 为每个 UDFS 添加一列
3. 分组依据/对您的数据求和。

示例 spark session 如下所示:

scala> val data = spark.createDataFrame(Seq("A", "BB", "CCC").map(Tuple1.apply)).withColumnRenamed("_1", "input")

data: org.apache.spark.sql.DataFrame = [input: string]

scala> data.show
+-----+
|input|
+-----+
|    A|
|   BB|
|  CCC|
+-----+

scala> val containsBFilter = udf((input: String) => if(input.contains("B")) 1 else 0)
containsBFilter: org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction = UserDefinedFunction(<function1>,IntegerType,Some(List(StringType)))

scala> val lengthFilter = udf((input: String) => if (input.length < 3) 1 else 0)
lengthFilter: org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction = UserDefinedFunction(<function1>,IntegerType,Some(List(StringType)))

scala> data.withColumn("inputLength", lengthFilter($"input")).withColumn("containsB", containsBFilter($"input")).select(sum($"inputLength"), sum($"containsB")).show

+----------------+--------------+
|sum(inputLength)|sum(containsB)|
+----------------+--------------+
|               2|             1|
+----------------+--------------+