我如何 parallelize/distribute queries/counts 针对 Spark DataFrame？

Question

我有一个 DataFrame，我必须对其应用一系列过滤器查询。例如，我按如下方式加载 DataFrame。

val df = spark.read.parquet("hdfs://box/some-parquet")

然后我有一堆 "arbitrary" 过滤器如下。

C0='true' 和 C1='false'
C0='false' 和 C3='true'
等等...

我通常使用 util 方法动态获取这些过滤器。

val filters: List[String] = getFilters()

我所做的就是将这些过滤器应用于 DataFrame 以获取计数。例如.

val counts = filters.map(filter => {
 df.where(filter).count
})

我注意到在过滤器上映射时这不是 parallel/distributed 操作。如果我将过滤器粘贴到 RDD/DataFrame 中，这种方法也不会起作用，因为我将执行嵌套数据帧操作（正如我在 SO 上读到的那样，Spark 中不允许这样做）。类似下面的内容给出了 NullPointerException (NPE)。

val df = spark.read.parquet("hdfs://box/some-parquet")
val filterRDD = spark.sparkContext.parallelize(List("C0='false'", "C1='true'"))
val counts = filterRDD.map(df.filter(_).count).collect

原因：java.lang.NullPointerException
  在 org.apache.spark.sql.Dataset.filter(Dataset.scala:1127)
  在 $anonfun$1.apply(:27)
  在 $anonfun$1.apply(:27)
  在 scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:409)
  在 scala.collection.Iterator$class.foreach(Iterator.scala:893)
  在 scala.collection.AbstractIterator.foreach(Iterator.scala:1336)
  在 scala.collection.generic.Growable$class.$plus$plus$eq(Growable.scala:59)
  在 scala.collection.mutable.ArrayBuffer.$plus$plus$eq(ArrayBuffer.scala:104)
  在 scala.collection.mutable.ArrayBuffer.$plus$plus$eq(ArrayBuffer.scala:48)
  在 scala.collection.TraversableOnce$class.to(TraversableOnce.scala:310)
  在 scala.collection.AbstractIterator.to(Iterator.scala:1336)
  在 scala.collection.TraversableOnce$class.to 缓冲区（TraversableOnce.scala:302）
  在 scala.collection.AbstractIterator.to 缓冲区（Iterator.scala:1336）
  在 scala.collection.TraversableOnce$class.to 数组（TraversableOnce.scala:289）
  在 scala.collection.AbstractIterator.to 数组 (Iterator.scala:1336)
  在 org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$collect$1$$anonfun$13.apply(RDD.scala:912)
  在 org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$collect$1$$anonfun$13.apply(RDD.scala:912)
  在 org.apache.spark.SparkContext$$anonfun$runJob$5.apply(SparkContext.scala:1899)
  在 org.apache.spark.SparkContext$$anonfun$runJob$5.apply(SparkContext.scala:1899)
  在 org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:70)
  在 org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:86)
  在 org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:274)
  在 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142)
  在 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)
  在 java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

有什么方法可以 parallelize/distribute Spark 中 DataFrame 的计数过滤器吗？顺便说一句，我在 Spark v2.0.2.

Answer 1

通过这样做，唯一可预期的收益（可能非常可观）是仅传递一次输入数据。

我会这样做（编程解决方案，但等效 SQL 是可能的）：

将您的过滤器转换为 return 1 或 0
为每个 UDFS 添加一列
分组依据/汇总您的数据。

示例 spark 会话如下所示：

scala> val data = spark.createDataFrame(Seq("A", "BB", "CCC").map(Tuple1.apply)).withColumnRenamed("_1", "input")

data: org.apache.spark.sql.DataFrame = [input: string]

scala> data.show
+-----+
|input|
+-----+
|    A|
|   BB|
|  CCC|
+-----+

scala> val containsBFilter = udf((input: String) => if(input.contains("B")) 1 else 0)
containsBFilter: org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction = UserDefinedFunction(<function1>,IntegerType,Some(List(StringType)))

scala> val lengthFilter = udf((input: String) => if (input.length < 3) 1 else 0)
lengthFilter: org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction = UserDefinedFunction(<function1>,IntegerType,Some(List(StringType)))

scala> data.withColumn("inputLength", lengthFilter($"input")).withColumn("containsB", containsBFilter($"input")).select(sum($"inputLength"), sum($"containsB")).show

+----------------+--------------+
|sum(inputLength)|sum(containsB)|
+----------------+--------------+
|               2|             1|
+----------------+--------------+

我如何 parallelize/distribute queries/counts 针对 Spark DataFrame？

How do I parallelize/distribute queries/counts against a Spark DataFrame?

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rdd

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