Funciones de la ventana :
Algo como esto debería hacer el truco:
import org.apache.spark.sql.functions.{row_number, max, broadcast}
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
val df = sc.parallelize(Seq(
(0,"cat26",30.9), (0,"cat13",22.1), (0,"cat95",19.6), (0,"cat105",1.3),
(1,"cat67",28.5), (1,"cat4",26.8), (1,"cat13",12.6), (1,"cat23",5.3),
(2,"cat56",39.6), (2,"cat40",29.7), (2,"cat187",27.9), (2,"cat68",9.8),
(3,"cat8",35.6))).toDF("Hour", "Category", "TotalValue")
val w = Window.partitionBy($"hour").orderBy($"TotalValue".desc)
val dfTop = df.withColumn("rn", row_number.over(w)).where($"rn" === 1).drop("rn")
dfTop.show
// +----+--------+----------+
// |Hour|Category|TotalValue|
// +----+--------+----------+
// | 0| cat26| 30.9|
// | 1| cat67| 28.5|
// | 2| cat56| 39.6|
// | 3| cat8| 35.6|
// +----+--------+----------+
Este método será ineficiente en caso de sesgo significativo de datos.
Agregación SQL simple seguida dejoin :
Alternativamente, puede unirse con el marco de datos agregado:
val dfMax = df.groupBy($"hour".as("max_hour")).agg(max($"TotalValue").as("max_value"))
val dfTopByJoin = df.join(broadcast(dfMax),
($"hour" === $"max_hour") && ($"TotalValue" === $"max_value"))
.drop("max_hour")
.drop("max_value")
dfTopByJoin.show
// +----+--------+----------+
// |Hour|Category|TotalValue|
// +----+--------+----------+
// | 0| cat26| 30.9|
// | 1| cat67| 28.5|
// | 2| cat56| 39.6|
// | 3| cat8| 35.6|
// +----+--------+----------+
Mantendrá valores duplicados (si hay más de una categoría por hora con el mismo valor total). Puede eliminarlos de la siguiente manera:
dfTopByJoin
.groupBy($"hour")
.agg(
first("category").alias("category"),
first("TotalValue").alias("TotalValue"))
Usando pedidos sobrestructs :
Truco ordenado, aunque no muy bien probado, que no requiere uniones o funciones de ventana:
val dfTop = df.select($"Hour", struct($"TotalValue", $"Category").alias("vs"))
.groupBy($"hour")
.agg(max("vs").alias("vs"))
.select($"Hour", $"vs.Category", $"vs.TotalValue")
dfTop.show
// +----+--------+----------+
// |Hour|Category|TotalValue|
// +----+--------+----------+
// | 0| cat26| 30.9|
// | 1| cat67| 28.5|
// | 2| cat56| 39.6|
// | 3| cat8| 35.6|
// +----+--------+----------+
Con la API DataSet (Spark 1.6+, 2.0+):
Spark 1.6 :
case class Record(Hour: Integer, Category: String, TotalValue: Double)
df.as[Record]
.groupBy($"hour")
.reduce((x, y) => if (x.TotalValue > y.TotalValue) x else y)
.show
// +---+--------------+
// | _1| _2|
// +---+--------------+
// |[0]|[0,cat26,30.9]|
// |[1]|[1,cat67,28.5]|
// |[2]|[2,cat56,39.6]|
// |[3]| [3,cat8,35.6]|
// +---+--------------+
Spark 2.0 o posterior :
df.as[Record]
.groupByKey(_.Hour)
.reduceGroups((x, y) => if (x.TotalValue > y.TotalValue) x else y)
Los dos últimos métodos pueden aprovechar la combinación del lado del mapa y no requieren una combinación aleatoria completa, por lo que la mayoría de las veces debería exhibir un mejor rendimiento en comparación con las funciones y combinaciones de la ventana. Estos bastones también se pueden usar con Streaming estructurado en completedmodo de salida.
No utilizar :
df.orderBy(...).groupBy(...).agg(first(...), ...)
Puede parecer que funciona (especialmente en el localmodo) pero no es confiable (ver SPARK-16207 , créditos a Tzach Zohar por vincular el tema JIRA relevante y SPARK-30335 ).
La misma nota se aplica a
df.orderBy(...).dropDuplicates(...)
que utiliza internamente un plan de ejecución equivalente.