熊猫平行适用于考拉（pyspark）

【问题标题】：Pandas parallel apply with koalas (pyspark)熊猫平行适用于考拉（pyspark）
【发布时间】：2020-02-11 16:00:46
【问题描述】：

我是 Koalas (pyspark) 的新手，我试图利用 Koalas 进行并行应用，但它似乎在整个操作中使用单个内核（如果我错了，请纠正我）并最终使用 dask 进行并行应用（使用 map_partition），效果很好。

但是，我想知道是否有办法利用考拉进行并行申请。

我使用基本代码进行如下操作。

import pandas as pd
import databricks.koalas as ks

my_big_data = ks.read_parquet('my_big_file') # file is single partitioned parquet file

my_big_data['new_column'] = my_big_data['string_column'].apply(my_prep) # my_prep does stirng operations


my_big_data.to_parquet('my_big_file_modified') # for Koalas does lazy evaluation

【问题讨论】：

它不并行化工作听起来很奇怪。查看official API page 并尝试手动设置spark.executor.cores 与您想要的核心数。
@ggeop 我正在使用默认设置运行 Koalas，但您是说需要更改 spark.executor.cores 以使其并行化吗？

标签： python pandas pyspark dask spark-koalas

【解决方案1】：

我找到了一个讨论这个问题的链接。 https://github.com/databricks/koalas/issues/1280

如果函数正在应用的行数小于1,000（默认值），则将调用pandas dataframe 来执行操作。

my_prep 上面的用户定义函数应用于每一行，因此使用的是单核 pandas。

为了强制它以pyspark（并行）方式工作，用户应该修改配置如下。

import databricks.koalas as ks
ks.set_option('compute.default_index_type','distributed') # when .head() call is too slow
ks.set_option('compute.shortcut_limit',1) # Koalas will apply pyspark

另外，在用户定义函数中显式指定类型（类型提示）将使考拉不走捷径，并会并行。

def my_prep(row) -> string:
  return row

kdf['my_column'].apply(my_prep)

【讨论】：