如何使用 sparklyr 行绑定两个 Spark 数据帧？

Question

我尝试了以下方法来行绑定两个 Spark 数据帧，但我给出了一条错误消息

library(sparklyr)
library(dplyr)
sc <- spark_connect(master = "local")
iris_tbl <- copy_to(sc, iris)
iris_tbl1 <- copy_to(sc, iris, "iris1")

iris_tbl2 = bind_rows(iris_tbl, iris_tbl1)

将两个 Spark 数据帧绑定在一起的最有效方法是什么？

Answer 1

您可以使用dplyr::union_all

dplyr::union_all(iris_tbl1, iris_tbl1)

或sparklyr::sdf_bind_rows:

sdf_bind_rows(
  iris_tbl %>% select(-Sepal_Length),
  iris_tbl1 %>% select(-Petal_Length)
)

如果模式兼容，但列的顺序不匹配，您也可以使用 Spark 自己的unionByName。

sdf_union_by_name <- function(x, y) {
  invoke(spark_dataframe(x), "unionByName", spark_dataframe(y)) %>% 
    sdf_register()
}

sdf_union_by_name(
  iris_tbl %>% select(Sepal_Length, Petal_Length),
  iris_tbl %>% select(Petal_Length, Sepal_Length)
)

如何使用 sparklyr 行绑定两个 Spark 数据帧？

How to row bind two Spark dataframes using sparklyr?

r

dplyr

apache-spark

sparklyr