初学程序员秘笈：Spark 利器之 dataframe 全局排序 ID 及分组后保留最大值行

2023-11-07 19:36:21

Spark 数据处理利器：全局排序和分组保留最大值行

在数据处理领域，Spark 脱颖而出，提供了一系列强大的工具来简化和加速复杂的数据处理任务。在这篇文章中，我们将深入探讨两种关键的 Spark 功能：全局排序 ID 和分组后保留最大值行，它们可以帮助数据科学家和工程师轻松实现数据排序和分组分析。

全局排序：轻松实现数据集的排序

数据排序在各种数据处理场景中至关重要，例如：

对客户或产品进行排名
按时间戳或其他关键指标对事件进行排序
为机器学习模型创建特征重要性排序

Spark 的 monotonically_increasing_id() 函数提供了一种简单高效的方法，可以在整个数据集上生成唯一的、全局有序的 ID。通过在数据帧中添加一个包含此 ID 的新列，我们可以对数据进行排序，而不受分区或数据分布的影响。

Python 实现

from pyspark.sql import functions as F

# 读取数据
df = spark.read.csv('data.csv')

# 全局排序，生成新的列 "global_id"
df = df.withColumn("global_id", F.monotonically_increasing_id())

# 显示结果
df.show()

Scala 实现

import org.apache.spark.sql.functions.monotonicallyIncreasingId

// 读取数据
val df = spark.read.csv("data.csv")

// 全局排序，生成新的列 "global_id"
val dfWithGlobalId = df.withColumn("global_id", monotonicallyIncreasingId())

// 显示结果
dfWithGlobalId.show()

分组后保留最大值行：提取最有价值的信息

分组分析是数据处理中另一个常见的操作，用于按特定分组键对数据进行汇总和聚合。为了从中提取最有价值的信息，我们经常需要保留每个组中的最大值行。

Spark 提供了一种简洁的方法来实现此操作，使用 max() 函数和 alias() 函数将最大值存储在新的列中。

Python 实现

from pyspark.sql import functions as F

# 读取数据
df = spark.read.csv('data.csv')

# 分组并保留最大值行
df = df.groupBy("group_column").max("value_column").alias("max_value")

# 显示结果
df.show()

Scala 实现

import org.apache.spark.sql.functions.{max, col}

// 读取数据
val df = spark.read.csv("data.csv")

// 分组并保留最大值行
val maxDf = df.groupBy("group_column").agg(max(col("value_column")).alias("max_value"))

// 显示结果
maxDf.show()