Apache Spark 如何选择每组的第一行？

ss2ws0br  于 2022-11-16  发布在  Apache
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我生成了一个DataFrame，如下所示：

df.groupBy($"Hour", $"Category")
  .agg(sum($"value") as "TotalValue")
  .sort($"Hour".asc, $"TotalValue".desc))

结果如下：

+----+--------+----------+
|Hour|Category|TotalValue|
+----+--------+----------+
|   0|   cat26|      30.9|
|   0|   cat13|      22.1|
|   0|   cat95|      19.6|
|   0|  cat105|       1.3|
|   1|   cat67|      28.5|
|   1|    cat4|      26.8|
|   1|   cat13|      12.6|
|   1|   cat23|       5.3|
|   2|   cat56|      39.6|
|   2|   cat40|      29.7|
|   2|  cat187|      27.9|
|   2|   cat68|       9.8|
|   3|    cat8|      35.6|
| ...|    ....|      ....|
+----+--------+----------+

正如您所看到的，DataFrame是按Hour的升序排序，然后按TotalValue的降序排序。
我想选择每组的第一行，即

  • 从小时==0组中选择（0，cat26，30.9）
  • 从“小时==1”组中选择（1，cat67，28.5）
  • 从“小时==2”组中选择（2，cat56，39.6）
  • 等等

因此，所需的输出为：

+----+--------+----------+
|Hour|Category|TotalValue|
+----+--------+----------+
|   0|   cat26|      30.9|
|   1|   cat67|      28.5|
|   2|   cat56|      39.6|
|   3|    cat8|      35.6|
| ...|     ...|       ...|
+----+--------+----------+

如果能够选择每个组的前N行，这可能会很方便。
任何帮助都是非常感谢的。

apache-spark

9条答案

按热度按时间
2wnc66cl

2wnc66cl1#

窗口函数：

类似这样的东西应该可以做到这一点：

import org.apache.spark.sql.functions.{row_number, max, broadcast}
import org.apache.spark.sql.expressions.Window

val df = sc.parallelize(Seq(
  (0,"cat26",30.9), (0,"cat13",22.1), (0,"cat95",19.6), (0,"cat105",1.3),
  (1,"cat67",28.5), (1,"cat4",26.8), (1,"cat13",12.6), (1,"cat23",5.3),
  (2,"cat56",39.6), (2,"cat40",29.7), (2,"cat187",27.9), (2,"cat68",9.8),
  (3,"cat8",35.6))).toDF("Hour", "Category", "TotalValue")

val w = Window.partitionBy($"hour").orderBy($"TotalValue".desc)

val dfTop = df.withColumn("rn", row_number.over(w)).where($"rn" === 1).drop("rn")

dfTop.show
// +----+--------+----------+
// |Hour|Category|TotalValue|
// +----+--------+----------+
// |   0|   cat26|      30.9|
// |   1|   cat67|      28.5|
// |   2|   cat56|      39.6|
// |   3|    cat8|      35.6|
// +----+--------+----------+

如果出现严重的数据不对称，此方法将效率低下。此问题由SPARK-34775跟踪，将来可能会得到解决（SPARK-37099）。

纯SQL聚合后跟join：

或者，您可以使用聚合数据框进行连接：

val dfMax = df.groupBy($"hour".as("max_hour")).agg(max($"TotalValue").as("max_value"))

val dfTopByJoin = df.join(broadcast(dfMax),
    ($"hour" === $"max_hour") && ($"TotalValue" === $"max_value"))
  .drop("max_hour")
  .drop("max_value")

dfTopByJoin.show

// +----+--------+----------+
// |Hour|Category|TotalValue|
// +----+--------+----------+
// |   0|   cat26|      30.9|
// |   1|   cat67|      28.5|
// |   2|   cat56|      39.6|
// |   3|    cat8|      35.6|
// +----+--------+----------+

它将保留重复的值（如果每小时有多个类别具有相同的合计值）。您可以按以下方式删除这些值：

dfTopByJoin
  .groupBy($"hour")
  .agg(
    first("category").alias("category"),
    first("TotalValue").alias("TotalValue"))

使用structs上的排序：

虽然没有经过很好的测试，但很简洁，不需要连接或窗口函数：

val dfTop = df.select($"Hour", struct($"TotalValue", $"Category").alias("vs"))
  .groupBy($"hour")
  .agg(max("vs").alias("vs"))
  .select($"Hour", $"vs.Category", $"vs.TotalValue")

dfTop.show
// +----+--------+----------+
// |Hour|Category|TotalValue|
// +----+--------+----------+
// |   0|   cat26|      30.9|
// |   1|   cat67|      28.5|
// |   2|   cat56|      39.6|
// |   3|    cat8|      35.6|
// +----+--------+----------+

使用数据集API（Spark 1.6及更高版本、2.0及更高版本）：

  • Spark1.6*：
case class Record(Hour: Integer, Category: String, TotalValue: Double)

df.as[Record]
  .groupBy($"hour")
  .reduce((x, y) => if (x.TotalValue > y.TotalValue) x else y)
  .show

// +---+--------------+
// | _1|            _2|
// +---+--------------+
// |[0]|[0,cat26,30.9]|
// |[1]|[1,cat67,28.5]|
// |[2]|[2,cat56,39.6]|
// |[3]| [3,cat8,35.6]|
// +---+--------------+
  • Spark 2.0或更高版本 *：
df.as[Record]
  .groupByKey(_.Hour)
  .reduceGroups((x, y) => if (x.TotalValue > y.TotalValue) x else y)

最后两种方法可以利用Map边合并，不需要完全混洗，因此大多数情况下应该比窗口函数和连接表现出更好的性能。这些方法也可以在completed输出模式下与结构化流一起使用。

不使用：

df.orderBy(...).groupBy(...).agg(first(...), ...)

它可能看起来工作（特别是在local模式下），但它是不可靠的（参见SPARK-16207，链接相关JIRA问题的Tzach Zohar的学分，以及SPARK-30335）。
同样的注意事项也适用于

df.orderBy(...).dropDuplicates(...)

它在内部使用等效的执行计划。

赞(0）分享  回复(0）举报  2022-11-16
jfewjypa

jfewjypa2#

对于按多列分组的Spark 2.0.2：

import org.apache.spark.sql.functions.row_number
import org.apache.spark.sql.expressions.Window

val w = Window.partitionBy($"col1", $"col2", $"col3").orderBy($"timestamp".desc)

val refined_df = df.withColumn("rn", row_number.over(w)).where($"rn" === 1).drop("rn")
赞(0）分享  回复(0）举报  2022-11-16
mspsb9vt

mspsb9vt3#

这与zero323的answer完全相同，但采用SQL查询方式。
假设 Dataframe 已创建并注册为

df.createOrReplaceTempView("table")
//+----+--------+----------+
//|Hour|Category|TotalValue|
//+----+--------+----------+
//|0   |cat26   |30.9      |
//|0   |cat13   |22.1      |
//|0   |cat95   |19.6      |
//|0   |cat105  |1.3       |
//|1   |cat67   |28.5      |
//|1   |cat4    |26.8      |
//|1   |cat13   |12.6      |
//|1   |cat23   |5.3       |
//|2   |cat56   |39.6      |
//|2   |cat40   |29.7      |
//|2   |cat187  |27.9      |
//|2   |cat68   |9.8       |
//|3   |cat8    |35.6      |
//+----+--------+----------+

窗口函数：

sqlContext.sql("select Hour, Category, TotalValue from (select *, row_number() OVER (PARTITION BY Hour ORDER BY TotalValue DESC) as rn  FROM table) tmp where rn = 1").show(false)
//+----+--------+----------+
//|Hour|Category|TotalValue|
//+----+--------+----------+
//|1   |cat67   |28.5      |
//|3   |cat8    |35.6      |
//|2   |cat56   |39.6      |
//|0   |cat26   |30.9      |
//+----+--------+----------+

纯SQL聚合后接联接：

sqlContext.sql("select Hour, first(Category) as Category, first(TotalValue) as TotalValue from " +
  "(select Hour, Category, TotalValue from table tmp1 " +
  "join " +
  "(select Hour as max_hour, max(TotalValue) as max_value from table group by Hour) tmp2 " +
  "on " +
  "tmp1.Hour = tmp2.max_hour and tmp1.TotalValue = tmp2.max_value) tmp3 " +
  "group by tmp3.Hour")
  .show(false)
//+----+--------+----------+
//|Hour|Category|TotalValue|
//+----+--------+----------+
//|1   |cat67   |28.5      |
//|3   |cat8    |35.6      |
//|2   |cat56   |39.6      |
//|0   |cat26   |30.9      |
//+----+--------+----------+

对结构使用排序：

sqlContext.sql("select Hour, vs.Category, vs.TotalValue from (select Hour, max(struct(TotalValue, Category)) as vs from table group by Hour)").show(false)
//+----+--------+----------+
//|Hour|Category|TotalValue|
//+----+--------+----------+
//|1   |cat67   |28.5      |
//|3   |cat8    |35.6      |
//|2   |cat56   |39.6      |
//|0   |cat26   |30.9      |
//+----+--------+----------+
  • DataSet方式 * 和 * 不执行 * 与原始答案中的相同
赞(0）分享  回复(0）举报  2022-11-16
gab6jxml

gab6jxml4#

您可以使用Spark 3.0中的max_by()函数！
https://spark.apache.org/docs/3.0.0-preview/api/sql/index.html#max_by

val df = sc.parallelize(Seq(
  (0,"cat26",30.9), (0,"cat13",22.1), (0,"cat95",19.6), (0,"cat105",1.3),
  (1,"cat67",28.5), (1,"cat4",26.8), (1,"cat13",12.6), (1,"cat23",5.3),
  (2,"cat56",39.6), (2,"cat40",29.7), (2,"cat187",27.9), (2,"cat68",9.8),
  (3,"cat8",35.6))).toDF("Hour", "Category", "TotalValue")

// Register the DataFrame as a SQL temporary view
df.createOrReplaceTempView("table")

// Using SQL
val result = spark.sql("select Hour, max_by(Category, TotalValue) AS Category, max(TotalValue) as TotalValue FROM table group by Hour order by Hour")

// or Using DataFrame API
val result = df.groupBy("Hour").
  agg(expr("max_by(Category, TotalValue)").as("Category"), max("TotalValue").as("TotalValue")).
  sort("Hour")

+----+--------+----------+
|Hour|Category|TotalValue|
+----+--------+----------+
|   0|   cat26|      30.9|
|   1|   cat67|      28.5|
|   2|   cat56|      39.6|
|   3|    cat8|      35.6|
+----+--------+----------+
赞(0）分享  回复(0）举报  2022-11-16
omhiaaxx

omhiaaxx5#

模式按键分组=〉对每个组执行一些操作，例如reduce =〉返回 Dataframe
我认为Dataframe抽象在这种情况下有点麻烦，所以我使用了RDD功能

val rdd: RDD[Row] = originalDf
  .rdd
  .groupBy(row => row.getAs[String]("grouping_row"))
  .map(iterableTuple => {
    iterableTuple._2.reduce(reduceFunction)
  })

val productDf = sqlContext.createDataFrame(rdd, originalDf.schema)
赞(0）分享  回复(0）举报  2022-11-16
j13ufse2

j13ufse26#

您可以使用Apache DataFu轻松地完成此操作（其实现类似于Antonin's answer）。

import datafu.spark.DataFrameOps._

val df = sc.parallelize(Seq(
  (0,"cat26",30.9), (0,"cat13",22.1), (0,"cat95",19.6), (0,"cat105",1.3),
  (1,"cat67",28.5), (1,"cat4",26.8), (1,"cat13",12.6), (1,"cat23",5.3),
  (2,"cat56",39.6), (2,"cat40",29.7), (2,"cat187",27.9), (2,"cat68",9.8),
  (3,"cat8",35.6))).toDF("Hour", "Category", "TotalValue")

df.dedupWithOrder($"Hour", $"TotalValue".desc).show

这将导致

+----+--------+----------+
|Hour|Category|TotalValue|
+----+--------+----------+
|   0|   cat26|      30.9|
|   3|    cat8|      35.6|
|   1|   cat67|      28.5|
|   2|   cat56|      39.6|
+----+--------+----------+

(yes，结果将不会按 * 小时 * 排序，但如果重要，您可以在以后执行此操作）
还有一个API - dedupTopN -用于获取前 N 行，另一个API - dedupWithCombiner -用于每个分组需要大量行的情况。
(full我是DataFu项目的一部分）

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dxxyhpgq

dxxyhpgq7#

使用dataframe api完成此操作的一种好方法是使用argmax逻辑，如下所示

val df = Seq(
    (0,"cat26",30.9), (0,"cat13",22.1), (0,"cat95",19.6), (0,"cat105",1.3),
    (1,"cat67",28.5), (1,"cat4",26.8), (1,"cat13",12.6), (1,"cat23",5.3),
    (2,"cat56",39.6), (2,"cat40",29.7), (2,"cat187",27.9), (2,"cat68",9.8),
    (3,"cat8",35.6)).toDF("Hour", "Category", "TotalValue")

  df.groupBy($"Hour")
    .agg(max(struct($"TotalValue", $"Category")).as("argmax"))
    .select($"Hour", $"argmax.*").show

 +----+----------+--------+
 |Hour|TotalValue|Category|
 +----+----------+--------+
 |   1|      28.5|   cat67|
 |   3|      35.6|    cat8|
 |   2|      39.6|   cat56|
 |   0|      30.9|   cat26|
 +----+----------+--------+
赞(0）分享  回复(0）举报  2022-11-16
zzlelutf

zzlelutf8#

下面的解决方案只执行一个groupBy，并一次性提取包含maxValue的 Dataframe 行。不需要进一步的联接或窗口。

import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.catalyst.encoders.RowEncoder
import org.apache.spark.sql.DataFrame

//df is the dataframe with Day, Category, TotalValue

implicit val dfEnc = RowEncoder(df.schema)

val res: DataFrame = df
    .groupByKey{(r) => r.getInt(0)}
    .mapGroups[Row]{(day: Int, rows: Iterator[Row]) => i.maxBy{(r) => r.getDouble(2)}}
赞(0）分享  回复(0）举报  2022-11-16
sf6xfgos

sf6xfgos9#

你可以这样做-

val data = df.groupBy("Hour").agg(first("Hour").as("_1"),first("Category").as("Category"),first("TotalValue").as("TotalValue")).drop("Hour")

data.withColumnRenamed("_1","Hour").show
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