Python 如何使用sqlContext计算累计和

我知道我们可以用它来计算累计金额。但窗口仅在HiveContext中受支持，而在SQLContext中不受支持。我需要使用SQLContext，因为HiveContext不能在多进程中运行

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是否有任何有效的方法可以使用SQLContext计算累积和？一种简单的方法是将数据加载到驱动程序的内存中并使用numpy.cumsum，但缺点是数据需要能够放入内存中

不确定这是否是您要查找的内容，但下面是两个如何使用sqlContext计算累计和的示例：

首先，当您要按某些类别对其进行分区时：

from pyspark.sql.types import StructType, StringType, LongType
from pyspark.sql import SQLContext

rdd = sc.parallelize([
    ("Tablet", 6500), 
    ("Tablet", 5500), 
    ("Cell Phone", 6000), 
    ("Cell Phone", 6500), 
    ("Cell Phone", 5500)
    ])

schema = StructType([
    StructField("category", StringType(), False),
    StructField("revenue", LongType(), False)
    ])

df = sqlContext.createDataFrame(rdd, schema)

df.registerTempTable("test_table")

df2 = sqlContext.sql("""
SELECT
    category,
    revenue,
    sum(revenue) OVER (PARTITION BY category ORDER BY revenue) as cumsum
FROM
test_table
""")

输出：

[Row(category='Tablet', revenue=5500, cumsum=5500),
 Row(category='Tablet', revenue=6500, cumsum=12000),
 Row(category='Cell Phone', revenue=5500, cumsum=5500),
 Row(category='Cell Phone', revenue=6000, cumsum=11500),
 Row(category='Cell Phone', revenue=6500, cumsum=18000)]

[Row(category='Cell Phone', revenue=5500, cumsum=5500),
 Row(category='Tablet', revenue=5500, cumsum=11000),
 Row(category='Cell Phone', revenue=6000, cumsum=17000),
 Row(category='Cell Phone', revenue=6500, cumsum=23500),
 Row(category='Tablet', revenue=6500, cumsum=30000)]

第二，当你只想取一个变量的总和时。将df2更改为：

df2 = sqlContext.sql("""
SELECT
    category,
    revenue,
    sum(revenue) OVER (ORDER BY revenue, category) as cumsum
FROM
test_table
""")

输出：

[Row(category='Tablet', revenue=5500, cumsum=5500),
 Row(category='Tablet', revenue=6500, cumsum=12000),
 Row(category='Cell Phone', revenue=5500, cumsum=5500),
 Row(category='Cell Phone', revenue=6000, cumsum=11500),
 Row(category='Cell Phone', revenue=6500, cumsum=18000)]

[Row(category='Cell Phone', revenue=5500, cumsum=5500),
 Row(category='Tablet', revenue=5500, cumsum=11000),
 Row(category='Cell Phone', revenue=6000, cumsum=17000),
 Row(category='Cell Phone', revenue=6500, cumsum=23500),
 Row(category='Tablet', revenue=6500, cumsum=30000)]

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希望这有帮助。收集数据后，使用np.cumsum不是很有效，尤其是当数据集较大时。您可以探索的另一种方法是使用简单的RDD转换，如groupByKey（），然后使用map计算每个组按某个键的累积和，最后将其减少。

windows函数仅与HiveContext一起工作不是真的。即使与sqlContext一起使用，也可以使用它们：

from pyspark.sql.window import *

myPartition=Window.partitionBy(['col1','col2','col3'])

temp= temp.withColumn("#dummy",sum(temp.col4).over(myPartition))

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下面是一个简单的例子：

import pyspark
from pyspark.sql import window
import pyspark.sql.functions as sf


sc = pyspark.SparkContext(appName="test")
sqlcontext = pyspark.SQLContext(sc)

data = sqlcontext.createDataFrame([("Bob", "M", "Boston", 1, 20),
                                   ("Cam", "F", "Cambridge", 1, 25),
                                  ("Lin", "F", "Cambridge", 1, 25),
                                  ("Cat", "M", "Boston", 1, 20),
                                  ("Sara", "F", "Cambridge", 1, 15),
                                  ("Jeff", "M", "Cambridge", 1, 25),
                                  ("Bean", "M", "Cambridge", 1, 26),
                                  ("Dave", "M", "Cambridge", 1, 21),], 
                                 ["name", 'gender', "city", 'donation', "age"])


data.show()

输出

+----+------+---------+--------+---+
|name|gender|     city|donation|age|
+----+------+---------+--------+---+
| Bob|     M|   Boston|       1| 20|
| Cam|     F|Cambridge|       1| 25|
| Lin|     F|Cambridge|       1| 25|
| Cat|     M|   Boston|       1| 20|
|Sara|     F|Cambridge|       1| 15|
|Jeff|     M|Cambridge|       1| 25|
|Bean|     M|Cambridge|       1| 26|
|Dave|     M|Cambridge|       1| 21|
+----+------+---------+--------+---+

定义窗口

win_spec = (window.Window
                  .partitionBy(['gender', 'city'])
                  .rowsBetween(window.Window.unboundedPreceding, 0))

#window.window.unbounddReceiding--组的第一行 #.rowsBetween（…，0）--

0

指当前行，如果指定了

-2

，则在当前行之前最多2行

现在，这里有一个陷阱：

temp = data.withColumn('cumsum',sum(data.donation).over(win_spec))

有误：

TypeErrorTraceback (most recent call last)
<ipython-input-9-b467d24b05cd> in <module>()
----> 1 temp = data.withColumn('cumsum',sum(data.donation).over(win_spec))

/Users/mupadhye/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/python/pyspark/sql/column.pyc in __iter__(self)
    238 
    239     def __iter__(self):
--> 240         raise TypeError("Column is not iterable")
    241 
    242     # string methods

TypeError: Column is not iterable

将提供：

+----+------+---------+--------+---+--------------+
|name|gender|     city|donation|age|CumSumDonation|
+----+------+---------+--------+---+--------------+
|Sara|     F|Cambridge|       1| 15|             1|
| Cam|     F|Cambridge|       1| 25|             2|
| Lin|     F|Cambridge|       1| 25|             3|
| Bob|     M|   Boston|       1| 20|             1|
| Cat|     M|   Boston|       1| 20|             2|
|Dave|     M|Cambridge|       1| 21|             1|
|Jeff|     M|Cambridge|       1| 25|             2|
|Bean|     M|Cambridge|       1| 26|             3|
+----+------+---------+--------+---+--------------+

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在尝试解决一个类似的问题后，我使用这段代码解决了我的问题。不确定我是否缺少OP的一部分，但这是一种对

SQLContext

列求和的方法：

from pyspark.conf import SparkConf
from pyspark.context import SparkContext
from pyspark.sql.context import SQLContext

sc = SparkContext() 
sc.setLogLevel("ERROR")
conf = SparkConf()
conf.setAppName('Sum SQLContext Column')
conf.set("spark.executor.memory", "2g")
sqlContext = SQLContext(sc)

def sum_column(table, column):
    sc_table = sqlContext.table(table)
    return sc_table.agg({column: "sum"})

sum_column("db.tablename", "column").show()

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需要使用SQLContext，因为HiveContext不能在多进程中运行-嗯？您愿意详细说明一下吗？我已经广泛使用了sqlContext的窗口函数。@zero323限制了HiveContext。我面临着同样的问题，因为这不是

HiveContext

的限制。您只需将嵌入式Derby用作不用于生产的元存储。请参阅我对所需火花代码无更改的回答。但您需要一些DevOps技能。谢谢，但您的解决方案适用于hiveContext，而不是sqlContext。您可以输出sqlContext吗？它应该显示出它是一个hiveContextOnly on spark 2.0+用户可以将窗口函数与SQLContext一起使用。对于Spark版本1.4~1.6，有必要使用HiveContext否它们是从Spark版本1.4引入的它们自1.4开始存在，但在Spark 2之前，有必要使用HiveContext。然而，在许多发行版中，spark shell和pyspark中的“sqlContext”实例的默认类实际上是HiveContext，因此这可能会导致一些混淆，人们会认为可以将窗口函数与正常的sqlContext一起使用。您可以参考此问题了解更多信息：您的示例中未定义win_规范，您可以添加它吗？理解你的好例子会很有帮助oops my bad@Mike会努力挖掘我的代码库；）祈祷