火花累加器值不递增

Question

我最近一直在研究 Spark 数据集，我有一个场景我必须为每一行生成行号并将其存储在名为 "Ids".[=40= 的列中] 此行号从 1、2、3... 开始，并根据数据集中的行数递增。（在我的例子中有 10000-20000 条记录）

考虑一下，我有一个数据集 'empDataset'，其值为：

name , dept , project --------------------- Tina, Finance , abc Leena, Finance , abc Joe, Marketing , xyz

现在，对于上面的数据集，我想添加一个列 'Ids'，值从 1,2,3.. 递增。

预期的输出是这样的

name , dept , project ,Ids -------------------------- Tina, Finance , abc , 1 Leena, Finance , abc , 2 Joe, Marketing , xyz , 3

我还想将此输出存储在另一个数据集中，并进一步将其用于不同的转换。

需要帮助解决这个问题陈述。!!

我的代码片段：

LongAccumulator accValue = spark.sparkContext().longAccumulator(); long rowNumber = 1; spark.udf().register("randomNumberGenerator", new UDF1<String, Long>() { @Override public Long call(String namCol) throws Exception { accum.add(rowNumber); System.out.println("inside" + accum.value()); return accum.value(); } }, DataTypes.LongType); Dataset<Row> empDatasetWithIds= empDataset.withColumn("Ids",callUDF("randomNumberGenerator", col(name))); Dataset<Row> filterDept = empDatasetWithIds.filter(...here filtering with dept...)

我得到的输出是 empDatasetWithIds（输出不正确）：

name , dept , project ,Ids -------------------------- Tina, Finance , abc , 1 Leena, Finance , abc , 2 Joe, Marketing , xyz , 1

以上代码在运行本地模式下工作正常，但在集群模式下值不增加。

我还浏览了以下链接： https://community.hortonworks.com/questions/36888/spark-java-accumulator-not-incrementing.html

火花蓄能器需要一个动作来触发作业。在我的场景中，我正在对数据集进一步进行过滤转换，我该如何解决这个问题。需要帮助。

Answer 1

对于此功能，您可以使用 row_number

import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import static org.apache.spark.sql.functions.col;
import static org.apache.spark.sql.functions.row_number;

Dataset<Row> empDatasetWithIds = empDataset.withColumn("Ids", 
    row_number().over(Window.orderBy(col("name"), col("dept"), col("project)))
)

参考：

正如评论中指出的那样，使用 Window 没有分区是非常低效的。并且应该避免在生产代码中处理大数据。

您使用累加器的方法不起作用（如中所述），因为 spark 在不同的执行器中运行此代码（不同的 jvm 进程运行在不同的机器上），并且每个执行器都有自己的自己的副本如果累加器。

Answer 2

如果顺序升序不是问题，您可以按照以下简单操作：

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

val ds = sc.parallelize(Seq(
    ("a", -1.0), ("b", -2.0), ("c", -3.0)),5).toDS   // Just a dummy DS

val newds = ds.withColumn("uniqueIdColumn", monotonically_increasing_id())

newds.show(false)

尝试一下，适应自己的情况。

顺便说一句：累加器使用错误。

Answer 3

累加器是用于在执行器之间累加数据并将其发送回驱动程序的变量。如果您从执行程序读取它的值，则行为未定义（AFAIK）。我想您可能会得到到目前为止为本地分区积累的内容。事实上，spark 的目标是进行并行计算。因此，当使用累加器时，每个分区的数据都在一个单独的累加器中累加，然后合并并发送回驱动程序（map reduce 范例）。所以你不能使用累加器在执行者之间共享信息。这不是它的意思

然而，你可以做的是，如果你需要连续的索引，则使用 RDD API 中的 zipWithIndex，或者如果你只是使用 SparkSQL API 中的 monoticallyIncreasingId需要增加指数。前者触发一个小的 spark 作业，而后者几乎是免费的（没有 spark 作业）。

方案一（递增但不一定连续的指数）

yourDataframe.withColumn("id", functions.monotonicallyIncreasingId());

选项 2（连续递增指数）

StructType schema = yourDataframe.schema();
schema.add(new StructField("id", DataTypes.LongType, false,null));
JavaRDD<Row> rdd = yourDataframe.toJavaRDD().zipWithIndex()
    .map(x -> {
         Collection<Object> row = JavaConverters.asJavaCollection(x._1.toSeq());
         Long index = x._2;
         row.add(index);
         return RowFactory.create(row);
    });
Dataset<Row> indexedData = spark.createDataFrame(rdd, schema);

火花累加器值不递增

Spark Accumalator value not incrementing

java

apache-spark

user-defined-functions

apache-spark-dataset

accumulator