这是在pyspark上做乘法的正确方法吗？答案

【问题标题】：is this the right way to do multiplication on pyspark?这是在pyspark上做乘法的正确方法吗？
【发布时间】：2018-03-02 23:48:45
【问题描述】：

pyspark 新手。这是我的代码：

def sparkApp():
    spark = SparkSession \
        .builder \
        .appName("Python Spark SQL basic example") \
        .config("spark.sql.catalogImplementation", "hive") \
        .config("spark.executor.memory", "4g") \
        .config("spark.driver.memory", "16g") \
        .config("spark.executor.instances", "5") \
        .config("spark.executor.cores", "5") \
        .getOrCreate()
    return spark

def my_f(x, w):
 return np.array(x).dot(w).sum()

w = [1,2]
x = sparkApp().("select x1, x2 from my_table")
x.rdd.map(lambda row: my_f(row, w)

我的问题是：
1. 我知道这会并行化 x 的读取，但它会并行化 x 和 w 的乘法吗？如果是这样，它会返回与输入相同索引中的值吗？如果没有，我该如何并行运行它？
2.我是广播w还是作为参数传递？

谢谢

【问题讨论】：

您是否测试过代码是否有效？

标签： python-2.7 apache-spark pyspark apache-spark-mllib

【解决方案1】：

您的方法实际上并没有给出点积。相反，您的答案只是返回 (x1+x2)*w。它确实使用了并行性，但效率并不高。

如果你想手动计算点积，你可以创建一个包含 x 和 w 元素的 RDD 对。像 [(x1, w1), (x2, w2)] 之类的东西，然后并行化为对 RDD 中的每个元素计算乘积的过程，然后将结果相加。

最后一个选项是使用模块pyspark.ml.linalg 中的点函数。如果你的向量是从 spark dataframe/rdd/dataset 访问的，它应该使用 spark 提供的并行性。

【讨论】：