spark-aggregate和sum子级与父记录

aemubtdh 于 2021-05-29 发布在 Spark

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我处理的数据具有树的结构。每个父级可以有多个子级。父级没有关于子级的信息，但每个子级都知道其父级。此外，每个子项都知道它的完整路径，这是一个串联的父标识符字符串，因此每个记录都知道它在树中的级别。此记录有一个结构：

id  | parent_id | path
--- + --------- + ------
11  | 1         | 1-11
12  | 1         | 1-12
121 | 12        | 1-12-121

现在我要读这个表，按id分组，求一列的和 value 类型为bigint。最重要的事实是，只有leafs元素（没有子元素）有指定的值，并且每个父元素必须是其所有子元素值的总和。最初，所有父级的值都等于0。
分组前：

Root
| - Parent 1 (value = 0)
| - - Child 11 (value = 1)
| - - Child 12 (value = 1)
| - - Parent 13 (value = 0)
| - - - Child 131 (value = 2)
| - - - Child 132 (value = 1)
| - Parent 2 (value = 0)
| - - Child 21 (value = 2)
| - - Child 22 (value = 1)

分组结果：

Root
| - Parent 1 (value = 5 (1 + 1 + 3))
| - - Child 11 (value = 1)
| - - Child 12 (value = 1)
| - - Parent 13 (value = 3 (2 + 1))
| - - - Child 131 (value = 2)
| - - - Child 132 (value = 1)
| - Parent 2 (value = 3 (2 + 1))
| - - Child 21 (value = 2)
| - - Child 22 (value = 1)

还有一个非常重要的要求：我不能在内存中收集这些数据和分组，因为数据集非常庞大，所以我必须使用数据集或Dataframe来完成。

DataFrame Dataset apache-spark Aggregation

来源：https://stackoverflow.com/questions/62472730/spark-aggregate-and-sum-children-with-parent-records

1条答案

按热度按时间

3pvhb19x1#

如果我理解正确，您只对每个节点的值之和感兴趣。在这种情况下，您只需查看节点每次出现在其中一个路径中时的情况，并为相应的节点添加所有此类值。spark版本是：

scala> val df = spark.sql(s"""
  select
    col1 as id,
    col2 as parent_id,
    col3 as path,
    col4 as value
  from values
    (11, 1, "1-11", 1),
    (12, 1, "1-12", 1),
    (13, 1, "1-13", 0),
    (131, 13, "1-13-131", 2),
    (132, 13, "1-13-132", 1)
""")

scala> (df
 .withColumn("path_arr", split(col("path"), "-"))
 .select($"value", explode($"path_arr").as("node"))
 .groupBy("node")
 .sum()
 .orderBy($"node")
).show

由此产生：

+----+----------+
|node|sum(value)|
+----+----------+
|   1|         5|
|  11|         1|
|  12|         1|
|  13|         3|
| 131|         2|
| 132|         1|
+----+----------+

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