使用 Window() 计算 PySpark 中数组的滚动总和？

Question

我想计算给定 unix 时间戳的 ArrayType 列的滚动总和，并将其按 2 秒增量分组。下面是示例 input/output。我认为 Window() 函数会起作用，我对 PySpark 很陌生，完全迷路了。非常感谢任何输入！

输入：

timestamp     vars 
2             [1,2,1,2]
2             [1,2,1,2]
3             [1,1,1,2]
4             [1,3,4,2]
5             [1,1,1,3]
6             [1,2,3,5]
9             [1,2,3,5]

预期输出：

+---------+-----------------------+
|timestamp|vars                   |
+---------+-----------------------+
|2        |[2.0, 4.0, 2.0, 4.0]   |
|4        |[4.0, 8.0, 7.0, 8.0]   |
|6        |[6.0, 11.0, 11.0, 16.0]|
|10       |[7.0, 13.0, 14.0, 21.0]|
+---------+-----------------------+

谢谢！

编辑：多个列可以有相同的 timestamp/they 可能不连续。 vars 的长度也可能 > 3。请寻找稍微通用的解决方案。

Answer 1

使用 sum window 函数来计算运行总和，并使用 row_number 来选择每隔一个时间戳行。

from pyspark.sql import Window
w = Window.orderBy(col('timestamp'))
result = df.withColumn('summed_vars',array([sum(col('vars')[i]).over(w) for i in range(3)])) #change the value 3 as desired
result.filter(col('rnum')%2 == 0).select('timestamp','summed_vars').show()

根据您的时间间隔根据需要更改 %2。

编辑：使用 window 按时间间隔分组。假设 timestamp 列的数据类型为 timestamp.

from pyspark.sql import Window
from pyspark.sql.functions import window,sum,row_number,array,col 
w = Window.orderBy(col('timestamp'))
result = df.withColumn('timestamp_interval',window(col('timestamp'),'2 second')) \
           .withColumn('summed_vars',array(*[sum(col('vars')[i]).over(w) for i in range(4)])) 
w1 = Window.partitionBy(col('timestamp_interval')).orderBy(col('timestamp').desc())
final_result = result.withColumn('rnum',row_number().over(w1))
final_result.filter(col('rnum')==1).drop(*['rnum','vars']).show()

Answer 2

对于 Spark 2.4+，您可以使用数组函数和高阶函数。该解决方案适用于不同的数组大小（如果每行之间不同则为事件）。以下是解释的步骤：

首先，按 2 秒分组并将 vars 收集到数组列中：

df = df.groupBy((ceil(col("timestamp") / 2) * 2).alias("timestamp")) \
       .agg(collect_list(col("vars")).alias("vars"))

df.show()

#+---------+----------------------+
#|timestamp|vars                  |
#+---------+----------------------+
#|6        |[[1, 1, 1], [1, 2, 3]]|
#|2        |[[1, 1, 1], [1, 2, 1]]|
#|4        |[[1, 1, 1], [1, 3, 4]]|
#+---------+----------------------+

在这里，我们将每个连续的 2 秒分组，并将 vars 数组收集到一个新列表中。现在，使用 Window 规范，您可以收集累积值并使用 flatten 展平子数组：

w = Window.orderBy("timestamp").rowsBetween(Window.unboundedPreceding, Window.currentRow)
df = df.withColumn("vars", flatten(collect_list(col("vars")).over(w)))
df.show()

#+---------+------------------------------------------------------------------+
#|timestamp|vars                                                              |
#+---------+------------------------------------------------------------------+
#|2        |[[1, 1, 1], [1, 2, 1]]                                            |
#|4        |[[1, 1, 1], [1, 2, 1], [1, 1, 1], [1, 3, 4]]                      |
#|6        |[[1, 1, 1], [1, 2, 1], [1, 1, 1], [1, 3, 4], [1, 1, 1], [1, 2, 3]]|
#+---------+------------------------------------------------------------------+

最后，使用 aggregate function with zip_with 对数组求和：

t = "aggregate(vars, cast(array() as array<double>), (acc, a) -> zip_with(acc, a, (x, y) -> coalesce(x, 0) + coalesce(y, 0)))"

df.withColumn("vars", expr(t)).show(truncate=False)

#+---------+-----------------+
#|timestamp|vars             |
#+---------+-----------------+
#|2        |[2.0, 3.0, 2.0]  |
#|4        |[4.0, 7.0, 7.0]  |
#|6        |[6.0, 10.0, 11.0]|
#+---------+-----------------+

全部放在一起：

from pyspark.sql.functions import ceil, col, collect_list, flatten, expr
from pyspark.sql import Window

w = Window.orderBy("timestamp").rowsBetween(Window.unboundedPreceding, Window.currentRow)
t = "aggregate(vars, cast(array() as array<double>), (acc, a) -> zip_with(acc, a, (x, y) -> coalesce(x, 0) + coalesce(y, 0)))"

nb_seconds = 2

df.groupBy((ceil(col("timestamp") / nb_seconds) * nb_seconds).alias("timestamp")) \
  .agg(collect_list(col("vars")).alias("vars")) \
  .withColumn("vars", flatten(collect_list(col("vars")).over(w))) \
  .withColumn("vars", expr(t)).show(truncate=False)

使用 Window() 计算 PySpark 中数组的滚动总和？

Calculate rolling sum of an array in PySpark using Window()?

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