Как читать вложенную коллекцию в Spark

Ответ 1

В случае вложенной коллекции нет магии. Spark будет работать так же, как RDD[(String, String)] и RDD[(String, Seq[String])].

Чтение такой вложенной коллекции из файлов Parquet может быть сложным.

Возьмем пример из spark-shell (1.3.1):

scala> import sqlContext.implicits._
import sqlContext.implicits._

scala> case class Inner(a: String, b: String)
defined class Inner

scala> case class Outer(key: String, inners: Seq[Inner])
defined class Outer

Напишите файл паркета:

scala> val outers = sc.parallelize(List(Outer("k1", List(Inner("a", "b")))))
outers: org.apache.spark.rdd.RDD[Outer] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:25

scala> outers.toDF.saveAsParquetFile("outers.parquet")

Прочтите файл паркета:

scala> import org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Row
import org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Row

scala> val dataFrame = sqlContext.parquetFile("outers.parquet")
dataFrame: org.apache.spark.sql.DataFrame = [key: string, inners: array<struct<a:string,b:string>>]   

scala> val outers = dataFrame.map { row =>
     |   val key = row.getString(0)
     |   val inners = row.getAs[Seq[Row]](1).map(r => Inner(r.getString(0), r.getString(1)))
     |   Outer(key, inners)
     | }
outers: org.apache.spark.rdd.RDD[Outer] = MapPartitionsRDD[8] at map at DataFrame.scala:848

Важная часть row.getAs[Seq[Row]](1). Внутреннее представление вложенной последовательности struct равно ArrayBuffer[Row], вы можете использовать любой супертип, а не Seq[Row]. 1 - это индекс столбца во внешней строке. Я использовал метод getAs здесь, но есть альтернативы в последних версиях Spark. См. Исходный код Значение строки.

Теперь, когда у вас есть RDD[Outer], вы можете применить любое желаемое преобразование или действие.

// Filter the outers
outers.filter(_.inners.nonEmpty)

// Filter the inners
outers.map(outer => outer.copy(inners = outer.inners.filter(_.a == "a")))

Обратите внимание, что мы использовали библиотеку spark-SQL только для чтения файла паркета. Вы можете, например, выбрать только нужные столбцы непосредственно в DataFrame, прежде чем сопоставлять их с RDD.

dataFrame.select('col1, 'col2).map { row => ... }

Ответ 2

Я дам ответ на основе Python с тех пор, что я использую. Я думаю, что Scala имеет что-то подобное.

Функция explode была добавлена ​​в Spark 1.4.0 для обработки вложенных массивов в DataFrames в соответствии с документами API Python.

Создайте тестовый фрейм данных:

from pyspark.sql import Row

df = sqlContext.createDataFrame([Row(a=1, intlist=[1,2,3]), Row(a=2, intlist=[4,5,6])])
df.show()

## +-+--------------------+
## |a|             intlist|
## +-+--------------------+
## |1|ArrayBuffer(1, 2, 3)|
## |2|ArrayBuffer(4, 5, 6)|
## +-+--------------------+

Используйте explode, чтобы сгладить столбец списка:

from pyspark.sql.functions import explode

df.select(df.a, explode(df.intlist)).show()

## +-+---+
## |a|_c0|
## +-+---+
## |1|  1|
## |1|  2|
## |1|  3|
## |2|  4|
## |2|  5|
## |2|  6|
## +-+---+

Ответ 3

Другим подходом будет использование сопоставления шаблонов следующим образом:

val rdd: RDD[(String, List[(String, String)]] = dataFrame.map(_.toSeq.toList match { 
  case List(key: String, inners: Seq[Row]) => key -> inners.map(_.toSeq.toList match {
    case List(a:String, b: String) => (a, b)
  }).toList
})

Вы можете сопоставлять совпадение непосредственно на строке, но, скорее всего, это может быть неудачно по нескольким причинам.

Ответ 4

Выше ответы - это отличные ответы и решать этот вопрос с разных сторон; Spark SQL также является весьма полезным способом доступа к вложенным данным.

Здесь пример использования метода explode() в SQL непосредственно для запроса вложенной коллекции.

SELECT hholdid, tsp.person_seq_no 
FROM (  SELECT hholdid, explode(tsp_ids) as tsp 
        FROM disc_mrt.unified_fact uf
     )

tsp_ids - это вложенная структура, которая имеет много атрибутов, включая person_seq_no, которые я выбираю во внешнем запросе выше.

Выше было протестировано в Spark 2.0. Я сделал небольшой тест, и он не работает в Spark 1.6. Этот вопрос задавали, когда Spark 2 не был рядом, поэтому этот ответ добавляет красиво в список доступных вариантов для работы с вложенными структурами.

Отказоустойчивые неразрешенные JIRA на explode() для доступа SQL:

• SPARK-13721: Добавить поддержку LATERAL VIEW OUTER explode()
• SPARK-7549: поддержка агрегирования по вложенным полям