1. Pandas_UDF介绍
PySpark和Pandas之间改进性能和互操作性的其核心思想是将Apache Arrow作为序列化格式，以减少PySpark和Pandas之间的开销。
Pandas_UDF是在PySpark2.3中新引入的API，由Spark使用Arrow传输数据，使用Pandas处理数据。Pandas_UDF是使用关键字pandas_udf作为装饰器或包装函数来定义的，不需要额外的配置。目前，有两种类型的Pandas_UDF，分别是Scalar（标量映射）和Grouped Map（分组映射）。
1.1 Scalar
Scalar Pandas UDF用于向量化标量操作。常常与select和withColumn等函数一起使用。其中调用的Python函数需要使用pandas.Series作为输入并返回一个具有相同长度的pandas.Series。具体执行流程是，Spark将列分成批，并将每个批作为数据的子集进行函数的调用，进而执行panda UDF，最后将结果连接在一起。
下面的示例展示如何创建一个scalar panda UDF，计算两列的乘积：
import pandas as pd
from pyspark.sql.functions import col, pandas_udf
from pyspark.sql.types import LongType
# 声明函数并创建UDF
def multiply_func(a, b):
return a * b
multiply = pandas_udf(multiply_func, returnType=LongType())
x = pd.Series([1, 2, 3])
df = spark.createDataFrame(pd.DataFrame(x, columns=["x"]))
# Execute function as a Spark vectorized UDF
df.select(multiply(col("x"), col("x"))).show()
# +-------------------+
# |multiply_func(x, x)|
# +-------------------+
# | 1|
# | 4|
# | 9|
# +-------------------+
1.2 Grouped Map
Grouped map（分组映射）panda_udf与groupBy().apply()一起使用，后者实现了“split-apply-combine”模式。“split-apply-combine”包括三个步骤：
- 使用DataFrame.groupBy将数据分成多个组。
- 对每个分组应用一个函数。函数的输入和输出都是pandas.DataFrame。输入数据包含每个组的所有行和列。
- 将结果合并到一个新的DataFrame中。
要使用groupBy().apply()，需要定义以下内容：
- 定义每个分组的Python计算函数，这里可以使用pandas包或者Python自带方法。
- 一个StructType对象或字符串，它定义输出DataFrame的格式，包括输出特征以及特征类型。
需要注意的是，StructType对象中的Dataframe特征顺序需要与分组中的Python计算函数返回特征顺序保持一致。
此外，在应用该函数之前，分组中的所有数据都会加载到内存，这可能导致内存不足抛出异常。
下面的例子展示了如何使用groupby().apply() 对分组中的每个值减去分组平均值。
from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType
df = spark.createDataFrame(
[(1, 1.0), (1, 2.0), (2, 3.0), (2, 5.0), (2, 10.0)],
("id", "v"))
@pandas_udf("id long, v double", PandasUDFType.GROUPED_MAP)
def subtract_mean(pdf):
# pdf is a pandas.DataFrame
v = pdf.v
return pdf.assign(v=v - v.mean())
df.groupby("id").apply(subtract_mean).show()
# +---+----+
# | id| v|
# +---+----+
# | 1|-0.5|
# | 1| 0.5|
# | 2|-3.0|
# | 2|-1.0|
# | 2| 4.0|
# +---+----+
1.3 Grouped Aggregate
Grouped aggregate Panda UDF类似于Spark聚合函数。Grouped aggregate Panda UDF常常与groupBy().agg()和pyspark.sql.window一起使用。它定义了来自一个或多个的聚合。级数到标量值，其中每个pandas.Series表示组或窗口中的一列。 需要注意的是，这种类型的UDF不支持部分聚合，组或窗口的所有数据都将加载到内存中。此外，目前只支持Grouped aggregate Pandas UDFs的无界窗口。 下面的例子展示了如何使用这种类型的UDF来计算groupBy和窗口操作的平均值：
from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType
from pyspark.sql import Window
df = spark.createDataFrame(
[(1, 1.0), (1, 2.0), (2, 3.0), (2, 5.0), (2, 10.0)],
("id", "v"))
@pandas_udf("double", PandasUDFType.GROUPED_AGG)
def mean_udf(v):
return v.mean()
df.groupby("id").agg(mean_udf(df['v'])).show()
# +---+-----------+
# | id|mean_udf(v)|
# +---+-----------+
# | 1| 1.5|
# | 2| 6.0|
# +---+-----------+
w = Window
.partitionBy('id')
.rowsBetween(Window.unboundedPreceding, Window.unboundedFollowing)
df.withColumn('mean_v', mean_udf(df['v']).over(w)).show()
# +---+----+------+
# | id| v|mean_v|
# +---+----+------+
# | 1| 1.0| 1.5|
# | 1| 2.0| 1.5|
# | 2| 3.0| 6.0|
# | 2| 5.0| 6.0|
# | 2|10.0| 6.0|
# +---+----+------+
2. 快速使用Pandas_UDF
需要注意的是schema变量里的字段名称为pandas_dfs() 返回的spark dataframe中的字段，字段对应的格式为符合spark的格式。
这里，由于pandas_dfs()功能只是选择若干特征，所以没有涉及到字段变化，具体的字段格式在进入pandas_dfs()之前已通过printSchema()打印。如果在pandas_dfs()中使用了pandas的reset_index()方法，且保存index，那么需要在schema变量中第一个字段处添加'index'字段及对应类型（下段代码注释内容）
import pandas as pd
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType
spark = SparkSession.builder.appName("demo3").config("spark.some.config.option", "some-value").getOrCreate()
df3 = spark.createDataFrame(
[(18862669710, '/未知类型', 'IM传文件', 'QQ接收文件', 39.0, '2018-03-08 21:45:45', 178111558222, 1781115582),
(18862669710, '/未知类型', 'IM传文件', 'QQ接收文件', 39.0, '2018-03-08 21:45:45', 178111558222, 1781115582),
(18862228190, '/移动终端', '移动终端应用', '移动腾讯视频', 292.0, '2018-03-08 21:45:45', 178111558212, 1781115582),
(18862669710, '/未知类型', '访问网站', '搜索引擎', 52.0, '2018-03-08 21:45:46', 178111558222, 1781115582)],
('online_account', 'terminal_type', 'action_type', 'app', 'access_seconds', 'datetime', 'outid', 'class'))
def compute(x):
result = x[
['online_account', 'terminal_type', 'action_type', 'app', 'access_seconds', 'datetime', 'outid', 'class', 'start_time', 'end_time']]
return result
schema = StructType([
# StructField("index", DoubleType()),
StructField("online_account", LongType()),
StructField("terminal_type", StringType()),
StructField("action_type", StringType()),
StructField("app", StringType()),
StructField("access_seconds", DoubleType()),
StructField("datetime", StringType()),
StructField("outid", LongType()),
StructField("class", LongType()),
StructField("end_time", TimestampType()),
StructField("start_time", TimestampType()),
])
@pandas_udf(schema, functionType=PandasUDFType.GROUPED_MAP)
def g(df):
print('ok')
mid = df.groupby(['online_account']).apply(lambda x: compute(x))
result = pd.DataFrame(mid)
# result.reset_index(inplace=True, drop=False)
# return result
df3 = df3.withColumn("end_time", df3['datetime'].cast(TimestampType()))
df3 = df3.withColumn('end_time_convert_seconds', df3['end_time'].cast('long').cast('int'))
time_diff = df3.end_time_convert_seconds - df3.access_seconds
df3 = df3.withColumn('start_time', time_diff.cast('int').cast(TimestampType()))
df3 = df3.drop('end_time_convert_seconds')
df3.printSchema()
aa = df3.groupby(['online_account']).apply(g)
aa.show()
3. 优化Pandas_UDF代码
在上一小节中，我们是通过Spark方法进行特征的处理，然后对处理好的数据应用@pandas_udf装饰器调用自定义函数。但这样看起来有些凌乱，因此可以把这些Spark操作都写入pandas_udf方法中。
注意：上小节中存在一个字段没有正确对应的bug，而pandas_udf方法返回的特征顺序要与schema中的字段顺序保持一致！
import pandas as pd
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType
spark = SparkSession.builder.appName("demo3").config("spark.some.config.option", "some-value").getOrCreate()
df3 = spark.createDataFrame(
[(18862669710, '/未知类型', 'IM传文件', 'QQ接收文件', 39.0, '2018-03-08 21:45:45', 178111558222, 1781115582),
(18862669710, '/未知类型', 'IM传文件', 'QQ接收文件', 39.0, '2018-03-08 21:45:45', 178111558222, 1781115582),
(18862228190, '/移动终端', '移动终端应用', '移动腾讯视频', 292.0, '2018-03-08 21:45:45', 178111558212, 1781115582),
(18862669710, '/未知类型', '访问网站', '搜索引擎', 52.0, '2018-03-08 21:45:46', 178111558222, 1781115582)],
('online_account', 'terminal_type', 'action_type', 'app', 'access_seconds', 'datetime', 'outid', 'class'))
def compute(x):
x['end_time'] = pd.to_datetime(x['datetime'], errors='coerce', format='%Y-%m-%d')
x['end_time_convert_seconds'] = pd.to_timedelta(x['end_time']).dt.total_seconds().astype(int)
x['start_time'] = pd.to_datetime(x['end_time_convert_seconds'] - x['access_seconds'], unit='s')
x = x.sort_values(by=['start_time'], ascending=True)
result = x[['online_account', 'terminal_type', 'action_type', 'app', 'access_seconds', 'datetime', 'outid', 'class','start_time', 'end_time']]
return result
schema = StructType([
StructField("online_account", LongType()),
StructField("terminal_type", StringType()),
StructField("action_type", StringType()),
StructField("app", StringType()),
StructField("access_seconds", DoubleType()),
StructField("datetime", StringType()),
StructField("outid", LongType()),
StructField("class", LongType()),
StructField("start_time", TimestampType()),
StructField("end_time", TimestampType()),
])
@pandas_udf(schema, functionType=PandasUDFType.GROUPED_MAP)
def g(df):
print('ok')
mid = df.groupby(['online_account']).apply(lambda x: compute(x))
result = pd.DataFrame(mid)
return result
df3.printSchema()
aa = df3.groupby(['online_account']).apply(g)
aa.show()
4. Pandas_UDF与toPandas的区别
- @pandas_udf 创建一个向量化的用户定义函数(UDF)，利用了panda的矢量化特性，是udf的一种更快的替代方案，因此适用于分布式数据集。
- toPandas将分布式spark数据集转换为pandas数据集，对pandas数据集进行本地化，并且所有数据都驻留在驱动程序内存中，因此此方法仅在预期生成的pandas DataFrame较小的情况下使用。
换句话说，@pandas_udf使用panda API来处理分布式数据集，而toPandas()将分布式数据集转换为本地数据，然后使用pandas进行处理。