Update：sparksql：第3节 Dataset (DataFrame) 的基础操作 & 第4节 SparkSQL_聚合操作_连接操作

map

map 可以将数据集中每条数据转为另一种形式

import spark.implicits._
val ds = Seq(Person("zhangsan", 15), Person("lisi", 15)).toDS()
ds.map( person => Person(person.name, person.age * 2) ).show()

mapPartitions

mapPartitions 和 map 一样, 但是 map 的处理单位是每条数据, mapPartitions的处理单位是每个分区

import spark.implicits._
val ds = Seq(Person("zhangsan", 15), Person("lisi", 15)).toDS()
ds.mapPartitions( iter => {
    val returnValue = iter.map(
      item => Person(item.name, item.age * 2)
    )
    returnValue
  } )
  .show()

transform

map 和 mapPartitions 以及 transform 都是转换, map 和 mapPartitions 是针对数据, 而 transform 是针对整个数据集, 这种方式最大的区别就是 transform 可以直接拿到 Dataset 进行操作

import spark.implicits._
val ds = spark.range(5)
ds.transform( dataset => dataset.withColumn("doubled", ‘id * 2) )

as

as[Type] 算子的主要作用是将弱类型的 Dataset 转为强类型的 Dataset, 它有很多适用场景, 但是最常见的还是在读取数据的时候, 因为 DataFrameReader 体系大部分情况下是将读出来的数据转换为 DataFrame 的形式, 如果后续需要使用 Dataset的强类型 API, 则需要将 DataFrame 转为 Dataset. 可以使用 as[Type] 算子完成这种操作

import spark.implicits._

val structType = StructType(
  Seq(
    StructField("name", StringType),
    StructField("age", IntegerType),
    StructField("gpa", FloatType)
  )
)

val sourceDF = spark.read
  .schema(structType)
  .option("delimiter", "\t")
  .csv("dataset/studenttab10k")

val dataset = sourceDF.as[Student]
dataset.show()

过滤

filter

filter 用来按照条件过滤数据集

import spark.implicits._
val ds = Seq(Person("zhangsan", 15), Person("lisi", 15)).toDS()
ds.filter( person => person.name == "lisi" ).show()

聚合

groupByKey

grouByKey 算子的返回结果是 KeyValueGroupedDataset, 而不是一个 Dataset, 所以必须要先经过 KeyValueGroupedDataset 中的方法进行聚合, 再转回 Dataset, 才能使用 Action 得出结果

其实这也印证了分组后必须聚合的道理

import spark.implicits._
val ds = Seq(Person("zhangsan", 15), Person("zhangsan", 15), Person("lisi", 15)).toDS()
ds.groupByKey( person => person.name ).count().show()

切分

randomSplit

randomSplit 会按照传入的权重随机将一个 Dataset 分为多个 Dataset, 传入 randomSplit 的数组有多少个权重, 最终就会生成多少个 Dataset, 这些权重的加倍和应该为 1, 否则将被标准化

val ds = spark.range(15)
val datasets: Array[Dataset[lang.Long]] = ds.randomSplit(Array[Double](2, 3))
datasets.foreach(dataset => dataset.show())

sample

sample 会随机在 Dataset 中抽样

val ds = spark.range(15)
ds.sample(withReplacement = false, fraction = 0.4).show()

排序

orderBy

orderBy 配合 Column 的 API, 可以实现正反序排列

import spark.implicits._
val ds = Seq(Person("zhangsan", 12), Person("zhangsan", 8), Person("lisi", 15)).toDS()
ds.orderBy("age").show()
ds.orderBy(‘age.desc).show()

sort

其实 orderBy 是 sort 的别名, 所以它们所实现的功能是一样的

import spark.implicits._
val ds = Seq(Person("zhangsan", 12), Person("zhangsan", 8), Person("lisi", 15)).toDS()
ds.sort(‘age.desc).show()

分区

coalesce

减少分区, 此算子和 RDD 中的 coalesce 不同, Dataset 中的 coalesce 只能减少分区数, coalesce 会直接创建一个逻辑操作, 并且设置 Shuffle 为 false

val ds = spark.range(15)
ds.coalesce(1).explain(true)

repartitions

repartitions 有两个作用, 一个是重分区到特定的分区数, 另一个是按照某一列来分区, 类似于 SQL 中的 DISTRIBUTE BY

val ds = Seq(Person("zhangsan", 12), Person("zhangsan", 8), Person("lisi", 15)).toDS()
ds.repartition(4)
ds.repartition(‘name)

去重

dropDuplicates

使用 dropDuplicates 可以去掉某一些列中重复的行

import spark.implicits._
val ds = spark.createDataset(Seq(Person("zhangsan", 15), Person("zhangsan", 15), Person("lisi", 15)))
ds.dropDuplicates("age").show()

distinct

当 dropDuplicates 中没有传入列名的时候, 其含义是根据所有列去重, dropDuplicates() 方法还有一个别名, 叫做 distinct

所以, 使用 distinct 也可以去重, 并且只能根据所有的列来去重

import spark.implicits._
val ds = spark.createDataset(Seq(Person("zhangsan", 15), Person("zhangsan", 15), Person("lisi", 15)))
ds.distinct().show()

集合操作

except

except 和 SQL 语句中的 except 一个意思, 是求得 ds1 中不存在于 ds2 中的数据, 其实就是差集

val ds1 = spark.range(1, 10)
val ds2 = spark.range(5, 15)

ds1.except(ds2).show()

intersect

求得两个集合的交集

val ds1 = spark.range(1, 10)
val ds2 = spark.range(5, 15)

ds1.intersect(ds2).show()

union

求得两个集合的并集

val ds1 = spark.range(1, 10)
val ds2 = spark.range(5, 15)

ds1.union(ds2).show()

limit

限制结果集数量

val ds = spark.range(1, 10)
ds.limit(3).show()

8.2. 无类型转换

import spark.implicits._
val ds = Seq(Person("zhangsan", 12), Person("zhangsan", 8), Person("lisi", 15)).toDS()
ds.select($"name").show()

import spark.implicits._
import org.apache.spark.sql.functions._
val ds = Seq(Person("zhangsan", 12), Person("zhangsan", 8), Person("lisi", 15)).toDS()
ds.selectExpr("count(age) as count").show()
ds.selectExpr("rand() as random").show()
ds.select(expr("count(age) as count")).show()

import spark.implicits._
import org.apache.spark.sql.functions._
val ds = Seq(Person("zhangsan", 12), Person("zhangsan", 8), Person("lisi", 15)).toDS()
ds.withColumn("random", expr("rand()")).show()

import spark.implicits._
val ds = Seq(Person("zhangsan", 12), Person("zhangsan", 8), Person("lisi", 15)).toDS()
ds.withColumnRenamed("name", "new_name").show()

import spark.implicits._
val ds = Seq(Person("zhangsan", 12), Person("zhangsan", 8), Person("lisi", 15)).toDS()
ds.drop(‘age).show()

import spark.implicits._
val ds = Seq(Person("zhangsan", 12), Person("zhangsan", 8), Person("lisi", 15)).toDS()
ds.groupBy(‘name).count().show()

8.5. Column 对象

Column 表示了 Dataset 中的一个列, 并且可以持有一个表达式, 这个表达式作用于每一条数据, 对每条数据都生成一个值, 之所以有单独这样的一个章节是因为列的操作属于细节, 但是又比较常见, 会在很多算子中配合出现

val spark = SparkSession.builder().appName("column").master("local[6]").getOrCreate()
import spark.implicits._
val personDF = Seq(Person("zhangsan", 12), Person("zhangsan", 8), Person("lisi", 15)).toDS()

val c1: Symbol = ‘name

val spark = SparkSession.builder().appName("column").master("local[6]").getOrCreate()
import spark.implicits._
val personDF = Seq(Person("zhangsan", 12), Person("zhangsan", 8), Person("lisi", 15)).toDS()

val c2: ColumnName = $"name"

val spark = SparkSession.builder().appName("column").master("local[6]").getOrCreate()
import org.apache.spark.sql.functions._
val personDF = Seq(Person("zhangsan", 12), Person("zhangsan", 8), Person("lisi", 15)).toDS()

val c3: sql.Column = col("name")

val spark = SparkSession.builder().appName("column").master("local[6]").getOrCreate()
import org.apache.spark.sql.functions._
val personDF = Seq(Person("zhangsan", 12), Person("zhangsan", 8), Person("lisi", 15)).toDS()

val c4: sql.Column = column("name")

val spark = SparkSession.builder().appName("column").master("local[6]").getOrCreate()
val personDF = Seq(Person("zhangsan", 12), Person("zhangsan", 8), Person("lisi", 15)).toDS()

val c5: sql.Column = personDF.col("name")

val spark = SparkSession.builder().appName("column").master("local[6]").getOrCreate()
val personDF = Seq(Person("zhangsan", 12), Person("zhangsan", 8), Person("lisi", 15)).toDS()

val c6: sql.Column = personDF.apply("name")

val c7: sql.Column = personDF("name")

personDF.select(col("age").as[Long]).show()

personDF.select(col("age").as("age_new")).show()

personDF.withColumn("double_age", ‘age * 2).show()

personDF.filter(‘name like "%zhang%").show()

personDF.filter(‘name isin ("hello", "zhangsan")).show()

personDF.sort(‘age.asc).show()
personDF.sort(‘age.desc).show()

9. 缺失值处理

1. DataFrame 中什么时候会有无效值

2. DataFrame 如何处理无效的值

3. DataFrame 如何处理 null

缺失值的处理思路

如果想探究如何处理无效值, 首先要知道无效值从哪来, 从而分析可能产生的无效值有哪些类型, 在分别去看如何处理无效值

什么是缺失值

一个值本身的含义是这个值不存在则称之为缺失值, 也就是说这个值本身代表着缺失, 或者这个值本身无意义, 比如说 null, 比如说空字符串

关于数据的分析其实就是统计分析的概念, 如果这样的话, 当数据集中存在缺失值, 则无法进行统计和分析, 对很多操作都有影响

缺失值如何产生的

Spark 大多时候处理的数据来自于业务系统中, 业务系统中可能会因为各种原因, 产生一些异常的数据

例如说因为前后端的判断失误, 提交了一些非法参数. 再例如说因为业务系统修改 MySQL 表结构产生的一些空值数据等. 总之在业务系统中出现缺失值其实是非常常见的一件事, 所以大数据系统就一定要考虑这件事.

缺失值的类型

常见的缺失值有两种

• null, NaN 等特殊类型的值, 某些语言中 null 可以理解是一个对象, 但是代表没有对象, NaN 是一个数字, 可以代表不是数字

  针对这一类的缺失值, Spark 提供了一个名为 DataFrameNaFunctions 特殊类型来操作和处理

• "Null", "NA", " " 等解析为字符串的类型, 但是其实并不是常规字符串数据

  针对这类字符串, 需要对数据集进行采样, 观察异常数据, 总结经验, 各个击破

DataFrameNaFunctions

DataFrameNaFunctions 使用 Dataset 的 na 函数来获取

val df = ...
val naFunc: DataFrameNaFunctions = df.na

当数据集中出现缺失值的时候, 大致有两种处理方式, 一个是丢弃, 一个是替换为某值, DataFrameNaFunctions 中包含一系列针对空值数据的方案

• DataFrameNaFunctions.drop 可以在当某行中包含 null 或 NaN 的时候丢弃此行

• DataFrameNaFunctions.fill 可以在将 null 和 NaN 充为其它值

• DataFrameNaFunctions.replace 可以把 null 或 NaN 替换为其它值, 但是和 fill 略有一些不同, 这个方法针对值来进行替换

如何使用 SparkSQL 处理 null 和 NaN ?

首先要将数据读取出来, 此次使用的数据集直接存在 NaN, 在指定 Schema 后, 可直接被转为 Double.NaN

val schema = StructType(
  List(
    StructField("id", IntegerType),
    StructField("year", IntegerType),
    StructField("month", IntegerType),
    StructField("day", IntegerType),
    StructField("hour", IntegerType),
    StructField("season", IntegerType),
    StructField("pm", DoubleType)
  )
)

val df = spark.read
  .option("header", value = true)
  .schema(schema)
  .csv("dataset/beijingpm_with_nan.csv")

对于缺失值的处理一般就是丢弃和填充

丢弃包含 null 和 NaN 的行

当某行数据所有值都是 null 或者 NaN 的时候丢弃此行

df.na.drop("all").show()

当某行中特定列所有值都是 null 或者 NaN 的时候丢弃此行

df.na.drop("all", List("pm", "id")).show()

当某行数据任意一个字段为 null 或者 NaN 的时候丢弃此行

df.na.drop().show()
df.na.drop("any").show()

当某行中特定列任意一个字段为 null 或者 NaN 的时候丢弃此行

df.na.drop(List("pm", "id")).show()
df.na.drop("any", List("pm", "id")).show()

填充包含 null 和 NaN 的列

填充所有包含 null 和 NaN 的列

df.na.fill(0).show()

填充特定包含 null 和 NaN 的列

df.na.fill(0, List("pm")).show()

根据包含 null 和 NaN 的列的不同来填充

import scala.collection.JavaConverters._

df.na.fill(Map[String, Any]("pm" -> 0).asJava).show

如何使用 SparkSQL 处理异常字符串 ?

读取数据集, 这次读取的是最原始的那个 PM 数据集

val df = spark.read
  .option("header", value = true)
  .csv("dataset/BeijingPM20100101_20151231.csv")

使用函数直接转换非法的字符串

df.select(‘No as "id", ‘year, ‘month, ‘day, ‘hour, ‘season,
    when(‘PM_Dongsi === "NA", 0)
    .otherwise(‘PM_Dongsi cast DoubleType)
    .as("pm"))
  .show()

使用 where 直接过滤

df.select(‘No as "id", ‘year, ‘month, ‘day, ‘hour, ‘season, ‘PM_Dongsi)
  .where(‘PM_Dongsi =!= "NA")
  .show()

使用 DataFrameNaFunctions 替换, 但是这种方式被替换的值和新值必须是同类型

df.select(‘No as "id", ‘year, ‘month, ‘day, ‘hour, ‘season, ‘PM_Dongsi)
  .na.replace("PM_Dongsi", Map("NA" -> "NaN"))
  .show()

10. 聚合

1. groupBy

2. rollup

3. cube

4. pivot

5. RelationalGroupedDataset 上的聚合操作

groupBy

groupBy 算子会按照列将 Dataset 分组, 并返回一个 RelationalGroupedDataset 对象, 通过 RelationalGroupedDataset 可以对分组进行聚合

Step 1: 加载实验数据

private val spark = SparkSession.builder()
    .master("local[6]")
    .appName("aggregation")
    .getOrCreate()

  import spark.implicits._

  private val schema = StructType(
    List(
      StructField("id", IntegerType),
      StructField("year", IntegerType),
      StructField("month", IntegerType),
      StructField("day", IntegerType),
      StructField("hour", IntegerType),
      StructField("season", IntegerType),
      StructField("pm", DoubleType)
    )
  )

  private val pmDF = spark.read
    .schema(schema)
    .option("header", value = true)
    .csv("dataset/pm_without_null.csv")

Step 2: 使用 functions 函数进行聚合

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

val groupedDF: RelationalGroupedDataset = pmDF.groupBy(‘year)

groupedDF.agg(avg(‘pm) as "pm_avg")
  .orderBy(‘pm_avg)
  .show()

Step 3: 除了使用 functions 进行聚合, 还可以直接使用 RelationalGroupedDataset 的 API 进行聚合

groupedDF.avg("pm")
  .orderBy(‘pm_avg)
  .show()

groupedDF.max("pm")
  .orderBy(‘pm_avg)
  .show()

多维聚合

我们可能经常需要针对数据进行多维的聚合, 也就是一次性统计小计, 总计等, 一般的思路如下

Step 1: 准备数据

private val spark = SparkSession.builder()
  .master("local[6]")
  .appName("aggregation")
  .getOrCreate()

import spark.implicits._

private val schemaFinal = StructType(
  List(
    StructField("source", StringType),
    StructField("year", IntegerType),
    StructField("month", IntegerType),
    StructField("day", IntegerType),
    StructField("hour", IntegerType),
    StructField("season", IntegerType),
    StructField("pm", DoubleType)
  )
)

private val pmFinal = spark.read
  .schema(schemaFinal)
  .option("header", value = true)
  .csv("dataset/pm_final.csv")

Step 2: 进行多维度聚合

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

val groupPostAndYear = pmFinal.groupBy(‘source, ‘year)
  .agg(sum("pm") as "pm")

val groupPost = pmFinal.groupBy(‘source)
  .agg(sum("pm") as "pm")
  .select(‘source, lit(null) as "year", ‘pm)

groupPostAndYear.union(groupPost)
  .sort(‘source, ‘year asc_nulls_last, ‘pm)
  .show()

大家其实也能看出来, 在一个数据集中又小计又总计, 可能需要多个操作符, 如何简化呢? 请看下面

rollup 操作符

rollup 操作符其实就是 groupBy 的一个扩展, rollup 会对传入的列进行滚动 groupBy, groupBy 的次数为列数量 + 1, 最后一次是对整个数据集进行聚合

Step 1: 创建数据集

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

val sales = Seq(
  ("Beijing", 2016, 100),
  ("Beijing", 2017, 200),
  ("Shanghai", 2015, 50),
  ("Shanghai", 2016, 150),
  ("Guangzhou", 2017, 50)
).toDF("city", "year", "amount")

Step 1: rollup 的操作

sales.rollup("city", "year")
  .agg(sum("amount") as "amount")
  .sort($"city".desc_nulls_last, $"year".asc_nulls_last)
  .show()

/**
  * 结果集:
  * +---------+----+------+
  * |     city|year|amount|
  * +---------+----+------+
  * | Shanghai|2015|    50| <-- 上海 2015 的小计
  * | Shanghai|2016|   150|
  * | Shanghai|null|   200| <-- 上海的总计
  * |Guangzhou|2017|    50|
  * |Guangzhou|null|    50|
  * |  Beijing|2016|   100|
  * |  Beijing|2017|   200|
  * |  Beijing|null|   300|
  * |     null|null|   550| <-- 整个数据集的总计
  * +---------+----+------+
  */

Step 2: 如果使用基础的 groupBy 如何实现效果?

val cityAndYear = sales
  .groupBy("city", "year") // 按照 city 和 year 聚合
  .agg(sum("amount") as "amount")

val city = sales
  .groupBy("city") // 按照 city 进行聚合
  .agg(sum("amount") as "amount")
  .select($"city", lit(null) as "year", $"amount")

val all = sales
  .groupBy() // 全局聚合
  .agg(sum("amount") as "amount")
  .select(lit(null) as "city", lit(null) as "year", $"amount")

cityAndYear
  .union(city)
  .union(all)
  .sort($"city".desc_nulls_last, $"year".asc_nulls_last)
  .show()

/**
  * 统计结果:
  * +---------+----+------+
  * |     city|year|amount|
  * +---------+----+------+
  * | Shanghai|2015|    50|
  * | Shanghai|2016|   150|
  * | Shanghai|null|   200|
  * |Guangzhou|2017|    50|
  * |Guangzhou|null|    50|
  * |  Beijing|2016|   100|
  * |  Beijing|2017|   200|
  * |  Beijing|null|   300|
  * |     null|null|   550|
  * +---------+----+------+
  */

很明显可以看到, 在上述案例中, rollup 就相当于先按照 city, year 进行聚合, 后按照 city 进行聚合, 最后对整个数据集进行聚合, 在按照 city 聚合时, year 列值为 null, 聚合整个数据集的时候, 除了聚合列, 其它列值都为 null

使用 rollup 完成 pm 值的统计

上面的案例使用 rollup 来实现会非常的简单

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

pmFinal.rollup(‘source, ‘year)
  .agg(sum("pm") as "pm_total")
  .sort(‘source.asc_nulls_last, ‘year.asc_nulls_last)
  .show()

cube

cube 的功能和 rollup 是一样的, 但也有区别, 区别如下

• rollup(A, B).sum©

  其结果集中会有三种数据形式: A B C, A null C, null null C

  不知道大家发现没, 结果集中没有对 B 列的聚合结果

• cube(A, B).sum©

  其结果集中会有四种数据形式: A B C, A null C, null null C, null B C

  不知道大家发现没, 比 rollup 的结果集中多了一个 null B C, 也就是说, rollup 只会按照第一个列来进行组合聚合, 但是 cube 会将全部列组合聚合

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

pmFinal.cube(‘source, ‘year)
  .agg(sum("pm") as "pm_total")
  .sort(‘source.asc_nulls_last, ‘year.asc_nulls_last)
  .show()

/**
  * 结果集为
  *
  * +-------+----+---------+
  * | source|year| pm_total|
  * +-------+----+---------+
  * | dongsi|2013| 735606.0|
  * | dongsi|2014| 745808.0|
  * | dongsi|2015| 752083.0|
  * | dongsi|null|2233497.0|
  * |us_post|2010| 841834.0|
  * |us_post|2011| 796016.0|
  * |us_post|2012| 750838.0|
  * |us_post|2013| 882649.0|
  * |us_post|2014| 846475.0|
  * |us_post|2015| 714515.0|
  * |us_post|null|4832327.0|
  * |   null|2010| 841834.0| <-- 新增
  * |   null|2011| 796016.0| <-- 新增
  * |   null|2012| 750838.0| <-- 新增
  * |   null|2013|1618255.0| <-- 新增
  * |   null|2014|1592283.0| <-- 新增
  * |   null|2015|1466598.0| <-- 新增
  * |   null|null|7065824.0|
  * +-------+----+---------+
  */

SparkSQL 中支持的 SQL 语句实现 cube 功能

SparkSQL 支持 GROUPING SETS 语句, 可以随意排列组合空值分组聚合的顺序和组成, 既可以实现 cube 也可以实现 rollup的功能

pmFinal.createOrReplaceTempView("pm_final")
spark.sql(
  """
    |select source, year, sum(pm)
    |from pm_final
    |group by source, year
    |grouping sets((source, year), (source), (year), ())
    |order by source asc nulls last, year asc nulls last
  """.stripMargin)
  .show()

RelationalGroupedDataset

常见的 RelationalGroupedDataset 获取方式有三种

• groupBy

• rollup

• cube

无论通过任何一种方式获取了 RelationalGroupedDataset 对象, 其所表示的都是是一个被分组的 DataFrame, 通过这个对象, 可以对数据集的分组结果进行聚合

val groupedDF: RelationalGroupedDataset = pmDF.groupBy(‘year)

需要注意的是, RelationalGroupedDataset 并不是 DataFrame, 所以其中并没有 DataFrame 的方法, 只有如下一些聚合相关的方法, 如下这些方法在调用过后会生成 DataFrame 对象, 然后就可以再次使用 DataFrame 的算子进行操作了

操作符	解释
avg	求平均数
count	求总数
max	求极大值
min	求极小值
mean	求均数
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