Question

我具有以下格式的数据，这些数据是从Hive获取的数据帧：

date, stock, price
1388534400, GOOG, 50
1388534400, FB, 60
1388534400, MSFT, 55
1388620800, GOOG, 52
1388620800, FB, 61
1388620800, MSFT, 55

日期是当天午夜的纪元，我们的数据可以追溯到10年前（8亿多行）。我想买一本字典，如下：

{
'GOOG':
{
'1388534400': 50,
'1388620800': 52
}

'FB':
{
'1388534400': 60,
'1388620800': 61
}
}

一种幼稚的方法是获取一份独特的股票列表，然后通过仅过滤出每种股票的那些行来获取数据框的子集，但这似乎过于幼稚且效率极低。可以在Spark中轻松完成吗？目前，我已经可以使用PyHive在本地Python中运行它，但是由于数据量巨大，我宁愿在集群/ Spark上完成此操作。

Answer 1

在spark 2.4中，可以在汇总每只股票的价值时使用map_from_arrays来构建日期-价值映射。然后，只需使用create_map即可将股票代码符号用作键。本示例使用python 3.4中的ChainMap来构建您所描述的最终dict结构。

import json
from collections import ChainMap
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *

spark = SparkSession \
    .builder \
    .appName("example") \
    .getOrCreate()

df = spark.createDataFrame([
    (1388534400, "GOOG", 50),
    (1388534400, "FB", 60),
    (1388534400, "MSFT", 55),
    (1388620800, "GOOG", 52),
    (1388620800, "FB", 61),
    (1388620800, "MSFT", 55)]
).toDF("date", "stock", "price")

out = df.groupBy("stock") \
        .agg(
            map_from_arrays(
                collect_list("date"), collect_list("price")).alias("values")) \
        .select(create_map("stock", "values").alias("values")) \
        .rdd.flatMap(lambda x: x) \
        .collect()

print(json.dumps(dict(ChainMap(*out)), indent=4, separators=(',', ': '), sort_keys=True))

哪个给：

{                                                                               
    "FB": {
        "1388534400": 60,
        "1388620800": 61
    },
    "GOOG": {
        "1388534400": 50,
        "1388620800": 52
    },
    "MSFT": {
        "1388534400": 55,
        "1388620800": 55
    }
}

但是，因为您说自己有很多数据，实际上可能不想在内存中创建此词典，所以最好将其拆分并编写相同的词典结构成用于不同分区的文件。

我们要做的是将日期截短到给定的月份，并为每个月和每只股票编写单独的文件：

out = df.groupBy(trunc(expr("CAST(date as TIMESTAMP)"), "month").alias("month"), df["stock"]) \
        .agg(
            map_from_arrays(
                collect_list("date"), collect_list("price")).alias("values")) \
        .select("month", "stock", create_map("stock", "values").alias("values"))

out.write.partitionBy("month", "stock").format("json").save("out/prices")

这将为您提供如下结构：

out
└── prices
    ├── _SUCCESS
    └── month=2014-01-01
        ├── stock=FB
        │   └── part-00093-3741bdc2-345a-488e-82da-53bb586cd23b.c000.json
        ├── stock=GOOG
        │   └── part-00014-3741bdc2-345a-488e-82da-53bb586cd23b.c000.json
        └── stock=MSFT
            └── part-00152-3741bdc2-345a-488e-82da-53bb586cd23b.c000.json

MSFT文件如下：

{"values":{"MSFT":{"1388534400":55,"1388620800":55}}}

虽然“值”列名称可能不在您的字典结构中，但我希望这可以说明您可以做什么。

Answer 2

我正在使用Spark 2.3.1 这是PySpark版-

from pyspark.sql.functions import udf,collect_list,create_map
from pyspark.sql.types import MapType,IntegerType,StringType

myValues = [('1388534400', 'GOOG', 50), ('1388534400', 'FB', 60), ('1388534400', 'MSFT', 55), ('1388620800', 'GOOG', 52),
('1388620800', 'FB', 61), ('1388620800', 'MSFT', 55)]
df = sqlContext.createDataFrame(myValues,['date','stock','price'])
df.show()
+----------+-----+-----+
|      date|stock|price|
+----------+-----+-----+
|1388534400| GOOG|   50|
|1388534400|   FB|   60|
|1388534400| MSFT|   55|
|1388620800| GOOG|   52|
|1388620800|   FB|   61|
|1388620800| MSFT|   55|
+----------+-----+-----+

combineMap = udf(lambda maps: {key:f[key] for f in maps for key in f},
             MapType(StringType(),IntegerType()))

combineDeepMap = udf(lambda maps: {key:f[key] for f in maps for key in f},
             MapType(StringType(),MapType(StringType(),IntegerType())))

mapdf = df.groupBy('stock')\
.agg(collect_list(create_map('date','price')).alias('maps'))\
.agg(combineDeepMap(collect_list(create_map('stock',combineMap('maps')))))

new_dict= mapdf.collect()[0][0]
print(new_dict)
   {u'GOOG': {u'1388620800': 52, u'1388534400': 50}, u'FB': {u'1388620800': 61, u'1388534400': 60}, u'MSFT': {u'1388620800': 55, u'1388534400': 55}}

PySpark：从数据框创建字典？

2 个答案: