pyspark 如何在spark框架中不使用udf在两个列表之间生成点积？

camsedfj 于 12个月前发布在 Spark

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我有一组物联网数据，在python作业中由azure Databricks转换。Databricks集群是13.3 LTS（包括Apache Spark 3.4.1，Scala 2.12）Standard_DS3_v2
我把这些信息放进一个增量表里。
我从delta表中检索数据，并在for循环中的2小时帧内开始将数据与其本身进行对抗，通过这样做，我正在进行大量的对抗（n*n）。
问题是udf可以工作，但速度很慢，1000条消息需要15分钟，而我需要在150万条消息的流量下停留不到10分钟。
我对udf做了以下操作：

for row in rows:
    try:
    mse = udf(lambda x : sum( (a - b)*(a - b) for a, b in zip(x[:-1] , row["enc"][:-1]))/450 )
    df_compare = df_compare.withColumn('diff_enc',sqrt(mse(df_entrance_compare.enc)))

字符串
其中rows是一个具有相同模式的df_compare和row[“enc”]的数组，并且df_compare.enc包含每个单元格的451个元素的列表：
| 列编码|
| --|
| [1.0、2.0、3.0、4.0、.]|
| [1.0、2.0、3.0、4.0、.]|
有没有一个更聪明更快的方法来使这个计算更快使用Spark？
停止使用Databricks而使用noslql数据库并在函数中进行计算可能是一个更好的主意吗？

pyspark

来源：https://stackoverflow.com/questions/77523875/how-can-i-make-a-dot-product-between-two-lists-in-a-spark-dataframe-without-usin

1条答案

按热度按时间

ltqd579y1#

如果你可以升级到Spark 3.5.0，你将可以使用reduce，它允许你用纯Spark函数来表达均方误差计算，没有UDF：

df = spark.sql("select array(1,2,2,3,3,4) as x, array(1,2,3,4,5,6) as enc")
df.withColumn("mse", reduce(arrays_zip(col("x"), col("enc")),
                     lit(0.0),
                     lambda acc, e: acc + pow(e["x"] - e["enc"], 2) / array_size(col("x")))
             ).show()
+------------------+------------------+------------------+
|                 x|               enc|               mse|
+------------------+------------------+------------------+
|[1, 2, 2, 3, 3, 4]|[1, 2, 3, 4, 5, 6]|1.6666666666666665|
+------------------+------------------+------------------+

字符串

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