使用 countDistinct 倾斜数据

Question

我有一个包含 3 列的 PySpark DataFrame：'client'、'product'、'date'。我想运行一个groupBy操作：

df.groupBy("product", "date").agg(F.countDistinct("client"))

所以我想统计每天购买产品的客户数量。这导致了巨大的倾斜数据（实际上是因为内存而导致错误）。我一直在学习腌制技术。据我了解，它可以与 'sum' 或 'count' 一起使用，向 groupBy 添加一个新列并执行第二次聚合，但我不知道如何在这种情况下应用它们，因为 countDistinct聚合方法。

在这种情况下我该如何应用它？

Answer 1

我建议在这里根本不使用 countDistinct 并连续使用 2 个聚合来实现你想要的，特别是因为你的数据有偏差。它可能如下所示：

import pyspark.sql.functions as F
new_df = (df
  .groupBy("product", "date", "client")
  .agg({}) # getting unique ("product", "date", "client") tuples
  .groupBy("product", "date")
  .agg(F.count('*').alias('clients'))
)

这里的第一个聚合确保您有一个 DataFrame，每个不同的（“产品”、“日期”、“客户”）元组一行，第二个是计算每个（“产品”、“日期”）的客户数量“）一对。这样你就不需要再担心偏差了，因为 Spark 会知道为你做部分聚合（而不是 countDistinct 被迫发送与每个（“产品”， “日期”）对一个节点）。

使用 countDistinct 倾斜数据

Skew Data with countDistinct

skew

pyspark