Scala 将spark应用功能并行应用于列

Spark将并行处理数据，但不处理操作。在我的DAG中，我想对每列调用一个函数，如 可以独立于其他列计算每列的值。有没有办法通过spark SQL API实现这种并行性？利用窗口函数有助于大量优化DAG，但仅以串行方式执行

可以找到一个包含更多信息的示例

以下是最起码的例子：

val df = Seq(
    (0, "A", "B", "C", "D"),
    (1, "A", "B", "C", "D"),
    (0, "d", "a", "jkl", "d"),
    (0, "d", "g", "C", "D"),
    (1, "A", "d", "t", "k"),
    (1, "d", "c", "C", "D"),
    (1, "c", "B", "C", "D")
  ).toDF("TARGET", "col1", "col2", "col3TooMany", "col4")

val inputToDrop = Seq("col3TooMany")
val inputToBias = Seq("col1", "col2")

val targetCounts = df.filter(df("TARGET") === 1).groupBy("TARGET").agg(count("TARGET").as("cnt_foo_eq_1"))
val newDF = df.toDF.join(broadcast(targetCounts), Seq("TARGET"), "left")
  newDF.cache
def handleBias(df: DataFrame, colName: String, target: String = target) = {
    val w1 = Window.partitionBy(colName)
    val w2 = Window.partitionBy(colName, target)

    df.withColumn("cnt_group", count("*").over(w2))
      .withColumn("pre2_" + colName, mean(target).over(w1))
      .withColumn("pre_" + colName, coalesce(min(col("cnt_group") / col("cnt_foo_eq_1")).over(w1), lit(0D)))
      .drop("cnt_group")
  }

val joinUDF = udf((newColumn: String, newValue: String, codingVariant: Int, results: Map[String, Map[String, Seq[Double]]]) => {
    results.get(newColumn) match {
      case Some(tt) => {
        val nestedArray = tt.getOrElse(newValue, Seq(0.0))
        if (codingVariant == 0) {
          nestedArray.head
        } else {
          nestedArray.last
        }
      }
      case None => throw new Exception("Column not contained in initial data frame")
    }
  })

现在我想将我的

handleBias

函数应用于所有列，不幸的是，这不是并行执行的

val res = (inputToDrop ++ inputToBias).toSet.foldLeft(newDF) {
    (currentDF, colName) =>
      {
        logger.info("using col " + colName)
        handleBias(currentDF, colName)
      }
  }
    .drop("cnt_foo_eq_1")

val combined = ((inputToDrop ++ inputToBias).toSet).foldLeft(res) {
    (currentDF, colName) =>
      {
        currentDF
          .withColumn("combined_" + colName, map(col(colName), array(col("pre_" + colName), col("pre2_" + colName))))
      }
  }

val columnsToUse = combined
    .select(combined.columns
      .filter(_.startsWith("combined_"))
      map (combined(_)): _*)

val newNames = columnsToUse.columns.map(_.split("combined_").last)
val renamed = columnsToUse.toDF(newNames: _*)

val cols = renamed.columns
val localData = renamed.collect

val columnsMap = cols.map { colName =>
    colName -> localData.flatMap(_.getAs[Map[String, Seq[Double]]](colName)).toMap
}.toMap

可以独立于其他列计算每列的值

虽然这是真的，但对你的案子没什么帮助。您可以生成许多独立的

数据帧

，每个数据帧都有自己的附加内容，但这并不意味着您可以自动将其合并到单个执行计划中

handleBias

的每个应用程序都会将数据洗牌两次，并输出

DataFrames

与父

DataFrames

的数据分布不同。这就是为什么在对列列表进行

折叠时，每次添加都必须单独执行的原因

理论上您可以设计一个管道，它可以（用伪代码）这样表示：


添加唯一id:

df_with_id = df.withColumn("id", unique_id())


独立计算每个df并转换为宽格式：

combined.groupBy("id").pivot("pres._1").agg(first("pres._2"))


合并所有部分结果：

combined = dfs.reduce(union)


要从长格式转换为宽格式的轴：

combined.groupBy("id").pivot("pres._1").agg(first("pres._2"))



但我怀疑这是否值得大惊小怪。您使用的过程非常繁重，需要大量的网络和磁盘IO

如果列中的x（<代码>总数（x））的数量相对较低，则可以尝试用一个通行证来计算所有统计数据，例如，使用代码< > CuthGueByKy[/COD] >用<代码> MAP[tup2]，[StAd]，/Cord> >否则考虑向下采样到可以在本地计算统计的水平。< /P>