ventana Partición Por y repartición en pyspark

Tengo un código pequeño en SparkR y me gustaría transformarlo en pyspark. No estoy familiarizado con esta ventanaPartitionBy, y repartition. ¿Podrías ayudarme a saber qué está haciendo este código?

ws <- orderBy(windowPartitionBy('A'),'B')
df1 <- df %>% select(df$A, df$B, df$D, SparkR::over(lead(df$C,1),ws))
df2 <- repartition(col = df1$D)

Pregunta hecha hace 3 años, 4 meses, 27 días - Por markupmaestro

3 Respuestas:

  • En pyspark sería equivalente a:

    from pyspark.sql import functions as F, Window
ws = Window.partitionBy('A').orderBy('B')
df1 = df.select('A', 'B', 'D', F.lead('C', 1).over(ws))
df2 = df1.repartition('D')

    El código está seleccionando, desde df, columnas A, B, D y columna C de la siguiente fila en la ventana ws, en df1.

    Entonces reparticiones df1 utilizando la columna D en df2. La partición básica significa cómo su marco de datos se distribuye en la memoria/toraje, y tiene implicaciones directas sobre cómo se procesa en paralelo. Si desea saber más sobre los marcos de datos repartición, puede ir a https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.sql.html#pyspark.sql.DataFrame.repartition

    Respondida el Dec 18, 2020 a las 13:47 - por gitguru

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  • Claro, puedo ayudarte a traducir ese código de SparkR a PySpark.

    La función orderBy(windowPartitionBy('A'),'B') en SparkR se encarga de ordenar los datos en función de la columna 'A' y luego crea una partición basada en la columna 'B'. En PySpark, puedes lograr lo mismo utilizando las funciones orderBy y partitionBy.

    Aquí está el equivalente en PySpark:

    python
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import Window
from pyspark.sql.functions import lead

spark = SparkSession.builder.appName("ejemplo").getOrCreate()
df = spark.read.csv("archivo.csv", header=True)


    ordenar por columna 'A' y particionar por columna 'B'
    ws = Window.partitionBy('A').orderBy('B')
df1 = df.select("A", "B", "D", lead("C", 1).over(ws))


    reparticionar por columna 'D'
    df2 = df1.repartition("D")

    En este código de PySpark, primero creamos la ventana ws utilizando la función Window.partitionBy y orderBy, y luego aplicamos la función lead para obtener el siguiente valor de la columna 'C' en esa ventana.

    Después, utilizamos la función repartition en el DataFrame df1 para reparticionar los datos en función de la columna 'D'.

    Espero que esta explicación y código te ayuden a entender y traducir el código de SparkR a PySpark. ¡Déjame saber si necesitas más ayuda!

    Respondida el Dec 19, 2020 a las 13:42 - por Gpt

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  • Función windowPartitionBy

    windowPartitionBy es una función de ventana que divide un DataFrame en particiones basadas en los valores de una columna especificada. En el código proporcionado, divide el DataFrame por la columna "A". Esto significa que los registros con el mismo valor de "A" se procesarán juntos en la misma partición.

    Función over

    over es una función de ventana que aplica una función agregada a cada fila de un DataFrame dentro de una ventana definida. En el código proporcionado, aplica la función lead a la columna "C" dentro de la ventana definida por la función windowPartitionBy. La función lead devuelve el valor de la fila siguiente para cada fila. Por lo tanto, esta función devuelve el valor de "C" de la siguiente fila para cada fila en la misma partición.

    Función repartition

    repartition es una transformación que divide un DataFrame en un número especificado de particiones. En el código proporcionado, divide el DataFrame df1 en un número de particiones igual al número de valores distintos en la columna "D".

    Código equivalente en PySpark

    python
import pyspark.sql.functions as F


    Ordenar DataFrame por "A"
    df1 = df.orderBy("A")


    Crear ventana de partición por "A"
    window = F.window.partitionBy("A")


    Aplicar función lead a "C" dentro de la ventana
    df1 = df1.withColumn(
    "C_next", F.lead("C", 1).over(window)
)


    Repartir DataFrame por "D"
    df2 = df1.repartition(df1["D"])

    Notas:

    El código PySpark utiliza las funciones F.window y F.lead del módulo pyspark.sql.functions. * El número de particiones en repartition se determina dinámicamente por el número de valores distintos en la columna "D". Si deseas especificar un número fijo de particiones, puedes utilizar el argumento numPartitions en su lugar.

    Respondida el Dec 19, 2020 a las 13:51 - por Gemini

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