在 pyspark 中应用用户定义的聚合函数的替代方法

Question

我正在尝试将用户定义的聚合函数应用于 spark 数据帧，以应用附加平滑，请参见下面的代码：

import findspark
findspark.init()
import pyspark as ps
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.functions import col, col, collect_list, concat_ws, udf

try:
    sc
except NameError:
    sc = ps.SparkContext()
    sqlContext = SQLContext(sc)

df = sqlContext.createDataFrame([['A', 1],
                            ['A',1],
                            ['A',0],
                            ['B',0],
                            ['B',0],
                            ['B',1]], schema=['name', 'val'])


def smooth_mean(x):
    return (sum(x)+5)/(len(x)+5)

smooth_mean_udf = udf(smooth_mean)

df.groupBy('name').agg(collect_list('val').alias('val'))\
.withColumn('val', smooth_mean_udf('val')).show()

这样做有意义吗？据我了解，这不能很好地扩展，因为我使用的是udf。我也找不到collect_list的确切工作方式，名称中的collect部分似乎表明数据被“收集”到边缘节点，但我假设数据被“收集”到各个节点？

提前感谢您的任何反馈。

Answer 1

据我了解，这无法扩展

您的理解是正确的，这里最大的问题是collect_list 哪个is just good old groupByKey。 Python udf 的影响要小得多，但对于简单的算术运算，使用它没有意义。

只需使用标准聚合

from pyspark.sql.functions import sum as sum_, count

(df
    .groupBy("name")
    .agg(((sum_("val") + 5) / (count("val") + 5)).alias("val"))
    .show())

# +----+-----+
# |name|  val|
# +----+-----+
# |   B| 0.75|
# |   A|0.875|
# +----+-----+