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2、DataFrame

2.1 介绍

在Spark语义中，DataFrame是一个分布式的行集合，可以想象为一个关系型数据库的表，或者一个带有列名的Excel表格。它和RDD一样，有这样一些特点：

  • Immuatable：一旦RDD、DataFrame被创建，就不能更改，只能通过transformation生成新的RDD、DataFrame
  • Lazy Evaluations：只有action才会触发Transformation的执行
  • Distributed：DataFrame和RDD一样都是分布式的
  • dataframe和dataset统一，dataframe只是dataset[ROW]的类型别名。由于Python是弱类型语言，只能使用DataFrame

DataFrame vs RDD

  • RDD：分布式的对象的集合，Spark并不知道对象的详细模式信息
  • DataFrame：分布式的Row对象的集合，其提供了由列组成的详细模式信息，使得Spark SQL可以进行某些形式的执行优化。
  • DataFrame和普通的RDD的逻辑框架区别如下所示：

  • 左侧的RDD Spark框架本身不了解 Person类的内部结构。
  • 右侧的DataFrame提供了详细的结构信息（schema——每列的名称，类型）
  • DataFrame还配套了新的操作数据的方法，DataFrame API（如df.select())和SQL(select id, name from xx_table where …)。
  • DataFrame还引入了off-heap,意味着JVM堆以外的内存, 这些内存直接受操作系统管理（而不是JVM）。
  • RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化。
  • DataFrame的抽象后，我们处理数据更加简单了，甚至可以用SQL来处理数据了
  • 通过DataFrame API或SQL处理数据，会自动经过Spark 优化器（Catalyst）的优化，即使你写的程序或SQL不仅高效，也可以运行的很快。
  • DataFrame相当于是一个带着schema的RDD

Pandas DataFrame vs Spark DataFrame

  • Cluster Parallel：集群并行执行
  • Lazy Evaluations: 只有action才会触发Transformation的执行
  • Immutable：不可更改
  • Pandas rich API：比Spark SQL api丰富

2.2 创建DataFrame

1，创建dataFrame的步骤

​ 调用方法例如：spark.read.xxx方法

2，其他方式创建dataframe

  • createDataFrame：pandas dataframe、list、RDD

  • 数据源：RDD、csv、json、parquet、orc、jdbc

    jsonDF = spark.read.json("xxx.json")

jsonDF = spark.read.format('json').load('xxx.json')

parquetDF = spark.read.parquet("xxx.parquet")

jdbcDF = spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/db_name").option("dbtable","table_name").option("user","xxx").option("password","xxx").load()

  • Transformation:延迟性操作

  • action：立即操作

2.3 DataFrame API实现

基于RDD创建

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import Row

spark = SparkSession.builder.appName('test').getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
# spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", 6)
# ================直接创建==========================
l = [('Ankit',25),('Jalfaizy',22),('saurabh',20),('Bala',26)]
rdd = sc.parallelize(l)
#为数据添加列名
people = rdd.map(lambda x: Row(name=x[0], age=int(x[1])))
#创建DataFrame
schemaPeople = spark.createDataFrame(people)

从csv中读取数据

# ==================从csv读取======================
#加载csv类型的数据并转换为DataFrame
df = spark.read.format("csv"). \
    option("header", "true") \
    .load("iris.csv")
#显示数据结构
df.printSchema()
#显示前10条数据
df.show(10)
#统计总量
df.count()
#列名
df.columns

增加一列

# ===============增加一列(或者替换) withColumn===========
#定义一个新的列，数据为其他某列数据的两倍
#如果操作的是原有列，可以替换原有列的数据
df.withColumn('newWidth',df.SepalWidth * 2).show()

删除一列

# ==========删除一列 drop=========================
#删除一列
df.drop('cls').show()

统计信息

#================ 统计信息 describe================
df.describe().show()
#计算某一列的描述信息
df.describe('cls').show()

提取部分列

# ===============提取部分列 select==============
df.select('SepalLength','SepalWidth').show()

基本统计功能

# ==================基本统计功能 distinct count=====
df.select('cls').distinct().count()

分组统计

# 分组统计 groupby(colname).agg({'col':'fun','col2':'fun2'})
df.groupby('cls').agg({
   'SepalWidth':'mean','SepalLength':'max'}).show()

# avg(), count(), countDistinct(), first(), kurtosis(),
# max(), mean(), min(), skewness(), stddev(), stddev_pop(),
# stddev_samp(), sum(), sumDistinct(), var_pop(), var_samp() and variance()

自定义的汇总方法

# 自定义的汇总方法
import pyspark.sql.functions as fn
#调用函数并起一个别名
df.agg(fn.count('SepalWidth').alias('width_count'),fn.countDistinct('cls').alias('distinct_cls_count')).show()

拆分数据集

#====================数据集拆成两部分 randomSplit ===========
#设置数据比例将数据划分为两部分
trainDF, testDF = df.randomSplit([0.6, 0.4])

采样数据

# ================采样数据 sample===========
#withReplacement：是否有放回的采样
#fraction：采样比例
#seed：随机种子
sdf = df.sample(False,0.2,100)

查看两个数据集在类别上的差异

#查看两个数据集在类别上的差异 subtract，确保训练数据集覆盖了所有分类
diff_in_train_test = testDF.select('cls').subtract(trainDF.select('cls'))
diff_in_train_test.distinct().count()

交叉表

# ================交叉表 crosstab=============
df.crosstab('cls','SepalLength').show()

udf

udf：自定义函数

#================== 综合案例 + udf================
# 测试数据集中有些类别在训练集中是不存在的，找到这些数据集做后续处理
trainDF,testDF = df.randomSplit([0.99,0.01])

diff_in_train_test = trainDF.select('cls').subtract(testDF.select('cls')).distinct().show()

#首先找到这些类，整理到一个列表
not_exist_cls = trainDF.select('cls').subtract(testDF.select('cls')).distinct().rdd.map(lambda x :x[0]).collect()

#定义一个方法，用于检测
def should_remove(x):
    if x in not_exist_cls:
        return -1
    else :
        return x

#创建udf，udf函数需要两个参数：
# Function
# Return type (in my case StringType())

#在RDD中可以直接定义函数，交给rdd的transformatioins方法进行执行
#在DataFrame中需要通过udf将自定义函数封装成udf函数再交给DataFrame进行调用执行

from pyspark.sql.types import StringType
from pyspark.sql.functions import udf


check = udf(should_remove,StringType())

resultDF = trainDF.withColumn('New_cls',check(trainDF['cls'])).filter('New_cls <> -1')

resultDF.show()