在 pyspark 中聚合 5 分钟窗口答案

【问题标题】：Aggregating on 5 minute windows in pyspark在 pyspark 中聚合 5 分钟窗口
【发布时间】：2016-10-31 11:24:19
【问题描述】：

我有以下数据框df：

User | Datetime         | amount | length
A    | 2016-01-01 12:01 | 10     | 20
A    | 2016-01-01 12:03 | 6      | 10
A    | 2016-01-01 12:05 | 1      | 3
A    | 2016-01-01 12:06 | 3      | 5
B    | 2016-01-01 12:01 | 10     | 20
B    | 2016-01-01 12:02 | 8      | 20

我想有效地使用 pyspark 来聚合超过 5 分钟的时间窗口并进行一些计算 - 例如，计算每 5 分钟时间窗口每次使用的平均数量和长度 - df 将如下所示：

User | Datetime         | amount | length
A    | 2016-01-01 12:00 | 8      | 15
B    | 2016-01-01 12:00 | 2      | 4
A    | 2016-01-01 12:05 | 9      | 20

我怎样才能以最有效的方式实现这一目标？在我使用的熊猫中：

df.groupby(['cs_username', pd.TimeGrouper('5Min')].apply(...)

【问题讨论】：

标签： python pandas pyspark pyspark-sql

【解决方案1】：

不幸的是，在 pyspark 中，这看起来不像在 pandas 中那么酷；-) 您可以尝试将日期转换为时间戳并使用模数，例如：

import pyspark.sql.functions as F
seconds = 300
seconds_window = F.from_unixtime(F.unix_timestamp('date') - F.unix_timestamp('date') % seconds)
dataframe.withColumn('5_minutes_window', seconds_window)

然后您可以简单地按新列分组并执行请求的聚合。

【讨论】：