如何有效地计算数据帧的行数？ [复制]答案

【问题标题】：How to calculate the number of rows of a dataframe efficiently? [duplicate]如何有效地计算数据帧的行数？ [复制]
【发布时间】：2019-04-09 13:35:09
【问题描述】：

我有一个非常大的 pyspark 数据框，我会计算行数，但是 count() 方法太慢了。还有其他更快的方法吗？

【问题讨论】：

Getting the count of records in a data frame quickly 和 Count on Spark Dataframe is extremely slow 的可能重复
简短的回答是否定的，但如果你缓存它会加快后续调用计数。
连近似的方法都没有吗？
试试df.rdd.countApprox()也许

【解决方案1】：

如果您不介意获得近似计数，可以先尝试sampling the dataset，然后按您的采样因子进行缩放：

>>> df = spark.range(10)
>>> df.sample(0.5).count()
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在这种情况下，您可以将 count() 结果缩放 2（或 1/0.5）。显然，这种方法存在统计误差。

【讨论】：

我正在尝试，但运行时间仍然相当长，虽然我使用的是 0.1 的因子。
数据分区好不好？如果没有，您可能没有利用所有执行者。就此而言，您的分区与执行者的比率是多少？
我没明白你的意思。但是，我使用 Google Colab 运行代码，我只是将 df.count() 操作替换为 df.sample(0.1).count() 并重新运行代码。还有什么要设置的吗？
要获取数据帧的分区数，请致电df.rdd.getNumPartitions()。如果该值为 1，则您的数据尚未并行化，因此您无法从 spark 集群中的多个节点或内核中受益。如果您确实获得了大于 1 的值（理想情况下，接近 200），那么接下来要看的是知道你的 spark 集群有多少可用的执行程序。您可以通过查看集群的 Spark 状态网页来执行此操作。
我正在尝试使用 df.coalesce() 方法设置分区数，但 Colab 不会生成超过四个分区。执行者只有一个，我不知道如何在 Google Colab 上增加它们。但是，Colab 使用的是六核处理器。