Spark 从超级数据帧优化方法生成子数据帧答案

【问题标题】：Spark generate Sub Dataframes from a super Dataframe Optimized approachSpark 从超级数据帧优化方法生成子数据帧
【发布时间】：2017-09-19 09:43:14
【问题描述】：

这是输入 Spark 数据帧。根据“代码类型”，我需要将此数据帧拆分为子数据帧，如下所示

val dsTotal = fr.toDF("Key","Code")
dsTotal.show()

--------------
|key  | Code |
--------------
|200  | DS   |
|300  | CP   |
|400  | DS   |
|76   | OR   |
|45   | CP   |
|34   | DS   |
|33   | OR   |
|200  | DS   |
--------------

我在同一个超级数据帧上反复使用过滤器选项来创建子数据帧。有没有其他更好的方法来生成子数据帧

val ds1 = dsTotal.filter(col("Code").equalTo("CP"))
ds1.show()

--------------
|key  | Code |
--------------
|45   | CP   |
|300  | CP   |
--------------

val ds2 = dsTotal.filter(col("Code").equalTo("DS"))
ds2.show()

--------------
|key  | Code |
--------------
|200  | DS   |
|400  | DS   |
|200  | DS   |
|34   | DS   |
--------------

val ds3 = dsTotal.filter(col("Code").equalTo("OR"))
ds3.show()
--------------
|key  | Code |
--------------
|76   | OR   |
|33   | OR   |
--------------

【问题讨论】：

接下来你打算用你的数据框做什么？如果只需要保存，请在 DataFrameWriter 上使用partitionBy。详情请见stackoverflow.com/questions/42645836/…。
我只想将数据帧拆分为子数据帧，以便在后续编码中使用这些子数据帧。

标签： scala apache-spark apache-spark-sql

【解决方案1】：

filter 和select 是我见过的split 和dataframe 到subdataframes 的最佳方法之一。

所以你有最好的方法之一，但你的filter 有Code 的静态检查，可以通过执行以下操作来避免。

第一步是获取Code 列的distinct 值

import org.apache.spark.sql.functions._
val array = df.select(collect_list("Code")).first()(0).asInstanceOf[mutable.WrappedArray[String]].distinct

这应该给你

WrappedArray(DS, CP, OR)

下一步是遍历distinct 值并将subdataframes 存储在hashmap 中

val splittedDFs : mutable.HashMap[String, DataFrame] = mutable.HashMap.empty[String, DataFrame]
for(key <- array){
  splittedDFs ++= mutable.HashMap(key -> df.filter($"Code" === key))
}

现在您可以访问子数据框了

splittedDFs("CP").show(false)

应该是

+---+----+
|key|Code|
+---+----+
|300|CP  |
|45 |CP  |
+---+----+

您也可以使用select 代替filter。

希望回答对你有帮助

【讨论】：