scala—如何在sparkDataframe中查找更改发生点

drnojrws 于 2021-07-14 发布在 Spark

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我以一个简单的Dataframe为例：

val someDF = Seq(
  (1, "A"),
  (2, "A"),
  (3, "A"),
  (4, "B"),
  (5, "B"),
  (6, "A"),
  (7, "A"),
  (8, "A")
).toDF("t", "state")

// this part is half pseudocode
someDF.aggregate((acc, cur) => {
    if (acc.last.state != cur.state) {
        acc.add(cur)
    }
}, List()).show(truncate=false)

“t”列表示时间点，“state”列表示该时间点的状态。
我希望找到的是每一个变化发生的第一时间加上第一行，如：

(1, "A")
(4, "B")
(6, "A")

我也看过sql中的解决方案，但是它们涉及复杂的自连接和窗口函数，我不完全理解，但是sql解决方案也可以。
spark中有很多函数（fold、aggregate、reduce…）我觉得它们可以做到这一点，但是我不能理解其中的区别，因为我对spark的概念（比如分区）还比较陌生，如果分区会影响结果，那就有点棘手了。

scala apache-spark apache-spark-sql

来源：https://stackoverflow.com/questions/67229724/how-to-find-change-occurance-points-in-a-spark-dataframe

1条答案

按热度按时间

lnlaulya1#

你可以使用窗口功能 lag 用于与上一行比较，以及 row_number 检查是否为第一行：

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

val result = someDF.withColumn(
    "change", 
    lag("state", 1).over(Window.orderBy("t")) =!= col("state") || 
    row_number().over(Window.orderBy("t")) === 1
).filter("change").drop("change")

result.show
+---+-----+
|  t|state|
+---+-----+
|  1|    A|
|  4|    B|
|  6|    A|
+---+-----+

对于sql解决方案：

someDF.createOrReplaceTempView("mytable")
val result = spark.sql("""
    select t, state 
    from (
        select 
            t, state, 
            lag(state) over (order by t) != state or row_number() over (order by t) = 1 as change 
       from mytable
    ) 
    where change
""")

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