利用lit和typeLit为spark dataframe增加常量列 & udf函数传入额外参数

最新推荐文章于 2024-10-16 16:44:58 发布
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#spark

本文围绕Spark展开，介绍了向DataFrame添加常量列的方法，包括使用typedLit函数添加复合类型常量列，使用lit函数添加简单类型常量列。还阐述了利用这两个函数向Spark UDF函数传入额外参数的方式，最后总结了这两个函数可生成常量列及为UDF传参的用途。

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有时候由于数据处理需要，我们会为dataframe添加一个常量列，本文介绍向dataframe添加常量列的方法。

使用typedLit函数添加复合类型常量列

通过函数：org.apache.spark.sql.functions.typedLit，可以添加List，Seq和Map类型的常量列。

scala> val df1 = sc.parallelize(Seq("Hello", "world")).toDF()
df1: org.apache.spark.sql.DataFrame = [value: string]

scala> df1.withColumn("some_array", typedLit(Seq(7, 8, 9))).show()
+-----+----------+
|value|some_array|
+-----+----------+
|Hello| [7, 8, 9]|
|world| [7, 8, 9]|
+-----+----------+

scala> df1.withColumn("some_struct", typedLit(("teststring", 1, 0.3))).show(false)
+-----+--------------------+
|value|some_struct         |
+-----+--------------------+
|Hello|[teststring, 1, 0.3]|
|world|[teststring, 1, 0.3]|
+-----+--------------------+

scala> df1.withColumn("data_map", typedLit(Map("k1" -> 1, "k2" -> 2))).show(false)
+-----+------------------+
|value|data_map          |
+-----+------------------+
|Hello|[k1 -> 1, k2 -> 2]|
|world|[k1 -> 1, k2 -> 2]|
+-----+------------------+

使用lit函数来添加简单类型常量列

可以通过函数：org.apache.spark.sql.functions.lit来添加简单类型(string,int,float,long,等)的常量列。

scala> df1.withColumn("data_map", lit("teststring")).show(false)
+-----+----------+
|value|data_map  |
+-----+----------+
|Hello|teststring|
|world|teststring|
+-----+----------+

利用lit或者typedLit函数向spark udf函数传入额外参数

1 定义带额外参数的udf函数

 val extract = udf{(params:String, field_name:String)=>
     val obj = JSON.parseObject(params)
     obj.getString(field_name)
  }

该函数中，params参数是常规的 spark dataframe 中的列，而 field_name 参数是需要额外向函数传入的非列参数，我们需要借助它完成我们的函数逻辑。

2 使用带额外参数的 udf函数

    es_data
      .withColumn("dms1", extract(col("params"),lit("dms1")))
      .withColumn("dms2", extract(col("params"),lit("dms2")))

在这段代码中，params字段列是一个json字符串

样例值

{"dms1":"v1","dms2":"v2"}

我们实现了从params列中解析我们需要的dms1值和dms2值,并形成我们的dms1,dms2新列。我们知道在自定义udf函数时，每个参数一般都是dataframe中真实存在的列。

此处在调用我们定义的extract udf函数时，我们借助lit函数向udf中传入了dms1, dms2的字符串实参，若没有lit和typeLit是无法实现该功能的。

小结

本文介绍了spark sql 的lit和typeList函数的用途。主要有

1 可以生成dataframe的常量列

2 可以为自定义udf函数传入额外的非列参数

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在mysql中timestamp数据类型是一个比较特殊的数据类型，他可以自动在你不使用程序更新情况下只要你更新了记录timestamp会自动更新时间
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scala高阶函数
spark df里的一行为 week_num[1,2,3,4,5,6] 这一行代表从2025-03-01开始的周数(从1开始)，新增一列，说明这一周是什么时间 例 year_month[2025-03-01, 2025-03-01, 2025-03-01, 2025-03-01, 2025-04-01, ....]
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<think>我们有一个Spark DataFrame，其中包含一个表示周数的数组列（例如[1,2,3]）。我们的目标是将这个周数数组转换为对应的起始日期数组（每周的起始日期），并新增一列显示每周的年月信息（例如"2023-01"）。 假设： 1. 我们有一个已知的参考日期，比如某年的1月1日（例如2023-01-01），因为周数需要相对于某一年而言。 2. 或者，数据中已经存在一个年份列，我们可以基于该年份来计算周数对应的日期。 但是，问题中没有明确给出参考年份。因此，我们需要用户提供参考年份或从数据中推断年份。 如果用户没有提供年份，我们可以考虑： - 使用当前年份（但这样可能不适用于历史数据） - 或者要求用户必须提供一个年份列或固定年份。 由于问题描述中未明确，我将假设： 方案A：DataFrame中有一个年份列（例如`year`），我们可以根据这个年份来计算周数对应的日期。 方案B：用户给定一个固定的年份（比如2023），所有周数都基于该年份。 步骤： 1. 对于数组中的每个周数，计算该周的第一天（通常是星期一或星期日，根据地区而定，这里我们按ISO标准：周一为一周的第一天，并且第一周是包含该年至少4天的那个星期）。 但是，注意：问题中只要求起始日期，我们可以按周一作为起始。 2. 我们需要一个UDF（用户自定义函数）来处理数组转换，因为内置函数可能不支持复杂的日期数组转换。 3. 转换后，我们得到一个新的数组列，每个元素是一个日期（DateType）。然后，我们可以从这个日期数组中提取年月信息（例如"2023-01"）。 4. 但是，注意：问题要求新增一列显示每周的年月信息。这里有两种理解： a) 为数组中的每个周生成一个对应的年月字符串数组（即每个元素是年月字符串），然后新增一列这个数组。 b) 或者，将转换后的日期数组中的每个日期转换为年月，然后去重（因为同一周可能跨月？但实际上一周不会跨年，但可能跨月，但通常我们取起始日期的年月？）？但问题要求是“每周的年月信息”，所以应该是每周一个年月。然而，一周可能跨两个月份（比如从1月到2月），那么如何定义这个周的年月？通常我们使用起始日期的年月。 根据要求，我们按起始日期的年月来表示该周的年月。 因此，步骤细化： 输入：一个周数数组列（假设列名为`week_numbers`），一个年份（或者一个年份列） 输出： - 一个日期数组列（每周的起始日期，假设我们取周一） - 一个字符串数组列（每个元素是起始日期对应的年月，格式为"yyyy-MM"） 但是，问题要求新增一列展示每周的年月信息，这里我们可以只生成一个数组列（年月数组），或者如果用户希望将日期数组和年月数组都加上，我们可以根据需求。 由于问题要求是“新增一列显示每周的年月信息”，我们可以只生成一个年月数组列。 然而，为了清晰，我将分别生成两个列：一个日期数组列和一个年月数组列，然后用户可以选择使用。 实现： 由于Spark SQL的内置函数对于数组的逐元素处理支持有限，我们使用UDF（但要注意性能）。 注意：在Spark 3.x中，我们可以使用`transform`高阶函数来避免UDF，但这里我们可能还是需要定义一些复杂的日期计算逻辑。 计算逻辑： 给定年份和周数，如何计算该周的周一？ 我们可以： 1. 先计算该年的第一天（假设为yyyy-01-01）。 2. 根据该天是星期几，计算该年第一周的周一。 3. 然后加上（周数-1）*7天，得到该周的周一。 但是，更简单的方法是：使用`java.time`的API在UDF中计算。 在UDF中，我们可以使用Java的LocalDate类（Scala也可以使用java.time）来计算。 步骤（在UDF中）： - 输入：一个整数周数（week number）和一个整数年份（year） - 输出：该周第一天的日期（LocalDate） 然后，将这个日期格式化为"yyyy-MM"。 但是，我们的输入是数组，所以UDF需要处理数组。 因此，我们定义两个UDF： udf_week_to_date: 将单个周数和年份转换为日期（DateType） udf_week_to_year_month: 将单个周数和年份转换为年月字符串 然后，使用Spark的`transform`函数（Spark 2.4+支持）来对数组中的每个元素应用这个UDF。 如果没有年份列，而是固定年份，那么我们可以将固定年份传入UDF。 具体步骤： 1. 定义计算周一起始日期的函数（给定年份和周数）： 根据ISO 8601标准，第一周是包含该年至少4天的那个星期。我们可以这样计算： - 该年的1月4日一定在第一周（因为第一周必须包含至少4天，所以1月4日所在的周就是第一周）。 - 那么，第一周的周一就是1月4日所在的星期一的日期。 计算步骤： a. 获取该年的1月4日（LocalDate.of(year, 1, 4)） b. 获取该日期是星期几（getDayOfWeek，注意星期一为1，星期日为7） c. 那么该周的周一就是：1月4日减去（星期几-1）天。 d. 然后，第n周的周一就是：第一周的周一加上 (n-1)*7 天。 但是，注意：如果周数小于1或大于53（可能）需要处理。 2. 定义UDF（由于使用Java的LocalDate，需要确保在Executor上可用） 然而，在Spark SQL中，我们可以使用内置的日期函数，但是计算周数对应的日期没有直接函数。 考虑到性能，我们可以使用Spark SQL内置的日期函数来避免使用Java/Scala的UDF（即使用expr表达式）。但这里逻辑相对复杂，且需要处理数组，我们使用Scala UDF。 实现步骤（以Scala为例，但PySpark类似）： 在PySpark中，我们可以这样： 步骤1：定义将单个（年份，周数）转换为日期的函数 步骤2：将该函数注册为UDF 步骤3：使用`transform`函数对数组列中的每个周数应用该UDF（同时需要年份，所以如果年份是标量，则直接使用；如果年份是列，则需要将年份列和数组列一起传入） 但是，注意：数组列中的每个元素都是周数，而年份可能是固定的（一个整数）或者是一个列（每行一个年份，且该年份适用于该行数组中的所有周数）。 假设我们有一个固定年份（比如2023）： 我们可以用`lit(2023)`来创建一个常量列，然后和数组列一起使用。 如果年份是列（假设列名为`year`），那么我们可以将年份列和数组列一起传入transform。 但是，`transform`函数目前只支持对数组列进行变换，且变换函数只能有一个参数（即数组中的元素）。那么如何传入年份？ 我们可以使用高阶函数`transform`的两个参数形式（从Spark 3.0开始）？实际上，`transform`可以接受两个参数：数组列和一个lambda函数，该lambda函数可以有两个参数：元素和索引。但我们还需要额外的年份。 因此，我们可以先将年份列和数组列组合成一个结构体，然后使用UDF处理整个数组？或者，使用`withColumn`和`transform`结合字面量列。 另一种方法：使用`arrays_zip`函数将年份列（如果每行只有一个年份，但数组中有多个周数，我们需要将年份复制成与周数数组同样长度的数组）与周数数组组合，然后对每个元素应用UDF。 但是，这样很麻烦。更简单的方法：使用一个UDF，它接受两个参数：一个整数年份和一个周数数组，然后返回一个日期数组（或年月数组）。这样，我们可以在UDF内部循环处理。 由于UDF需要处理数组，我们可以在UDF内部使用列表推导式（Python）或Scala的集合操作。 因此，我们定义这样的UDF（以PySpark为例）： 方案A：年份是固定值（例如2023） udf_func = udf(lambda week_array: [calculate_date(week, 2023) for week in week_array], ArrayType(DateType())) 方案B：年份是列（假设列名为`year`，每行一个整数年份） udf_func = udf(lambda year, week_array: [calculate_date(week, year) for week in week_array], ArrayType(DateType())) 然后，在方案B中，我们可以这样调用： df = df.withColumn("start_dates", udf_func(df['year'], df['week_numbers'])) 现在，我们需要实现`calculate_date`函数（在UDF内部使用），它接受周数和年份，返回一个日期（datetime.date类型）。 注意：在PySpark中，UDF中的日期返回类型可以是`pyspark.sql.types.DateType()`，对应的Python类型是`datetime.date`。 计算日期的函数（Python）： from datetime import datetime, timedelta import datetime as dt def calculate_date(week, year): # 根据ISO 8601，计算该年第一周的周一 # 1月4日 jan4 = dt.date(year, 1, 4) # 该日是星期几（isoweekday: Monday=1, Sunday=7） weekday_jan4 = jan4.isoweekday() # 该周的周一：jan4 减去 (weekday_jan4 - 1) 天 first_monday = jan4 - dt.timedelta(days=weekday_jan4-1) # 计算目标周的周一：第一周的周一加上(week-1)*7天 target_monday = first_monday + dt.timedelta(days=(week-1)*7) return target_monday 但是，注意：周数范围应该是1到52或53，需要检查。如果周数超出范围，我们可以返回None，但这里假设数据都是合理的。 然后，年月信息可以通过另一个UDF来提取，或者我们可以在同一个UDF中同时返回两个数组（但这样需要返回结构数组，比较复杂），或者我们可以先得到日期数组，然后再用transform提取年月。 建议分两步： 第一步：将周数数组转换为日期数组（start_dates） 第二步：从日期数组中的每个日期提取年月（使用transform和内置函数） 第二步使用内置函数（避免UDF）： 我们可以使用`transform`函数和`date_format`来提取年月： from pyspark.sql import functions as F df = df.withColumn("year_month_array", F.expr("transform(start_dates, x -> date_format(x, 'yyyy-MM'))")) 这样，我们就得到了两个数组列：`start_dates`（日期数组）和`year_month_array`（年月字符串数组）。 示例代码（假设年份固定为2023，周数列名为`week_numbers`）： 步骤： 1. 定义计算单个日期函数 2. 定义UDF（处理整个数组） 3. 应用UDF得到日期数组 4. 用transform得到年月数组 注意：如果年份是列，则修改UDF为两个参数，并传入年份列。 代码示例（固定年份）： ```python from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import udf, col, lit, transform, date_format from pyspark.sql.types import ArrayType, DateType import datetime as dt # 假设spark已经存在 # 示例数据 data = [(1, [1,2,3]), (2, [4,5,6])] df = spark.createDataFrame(data, ["id", "week_numbers"]) # 固定年份 fixed_year = 2023 # 计算单个周数对应的日期的函数 def calculate_date(week, year): # 如果周数无效，返回None（这里简单处理，实际可能需要更健壮） if week < 1 or week > 53: return None jan4 = dt.date(year, 1, 4) weekday_jan4 = jan4.isoweekday() # 1-7 周一为1 # 计算第一周的周一 first_monday = jan4 - dt.timedelta(days=weekday_jan4-1) # 目标周的周一 target_monday = first_monday + dt.timedelta(days=(week-1)*7) return target_monday # 定义处理数组的UDF def convert_weeks(week_array): return [calculate_date(week, fixed_year) for week in week_array] # 注册UDF，返回类型为ArrayType(DateType()) udf_convert_weeks = udf(convert_weeks, ArrayType(DateType())) # 应用UDF df = df.withColumn("start_dates", udf_convert_weeks(col("week_numbers"))) # 使用transform从start_dates中提取年月 df = df.withColumn("year_month_array", transform(col("start_dates"), lambda x: date_format(x, "yyyy-MM")) ) df.show(truncate=False) ``` 如果年份是列（假设列名为`year`），则： ```python # 修改：UDF需要两个参数 def convert_weeks_with_year(year, week_array): return [calculate_date(week, year) for week in week_array] udf_convert_weeks = udf(convert_weeks_with_year, ArrayType(DateType())) # 应用时传入年份列 df = df.withColumn("start_dates", udf_convert_weeks(col("year"), col("week_numbers"))) ``` 注意：在计算日期时，我们假设了ISO周的定义。如果用户使用不同的周定义（例如，以星期日作为一周的第一天），则需要调整。 另外，如果数据中周数的定义是相对于不同的年份（比如每个周数可能属于不同的年份），那么数组中的周数可能跨年。但这种情况，我们的方法就不适用了，因为我们的方法基于一个年份（每行一个年份）来计算该行所有周数对应的日期。如果每个周数需要不同的年份，那么数据结构就需要改变（例如，数组列中每个元素是一个结构，包含年份和周数）。 由于问题描述中未提及跨年，我们假设每行的周数数组都是相对于同一个年份（该行对应的年份）。 性能考虑：使用UDF可能会影响性能，特别是当数组很大时。如果可能，我们可以尝试使用Spark SQL内置函数来实现，避免UDF。但是，内置函数中没有直接将周数转换为日期的函数，所以UDF可能是必要的。 另外，我们可以考虑使用向量化UDF（Pandas UDF）来提高性能，但这里数组大小可能不大，所以普通UDF应该足够。 总结： 根据年份和周数计算日期数组，然后转换为年月数组。 注意：在分布式环境中，UDF中使用的Python函数（如`calculate_date`）必须可以在所有Executor上运行（即函数必须是可序列化的）。这里我们使用了标准库，所以没有问题。 最后，生成年月数组列，满足用户需求。 相关问题： 1. 如何将日期数组转换为其他格式的字符串数组？ 2. 如果周数定义不是ISO标准（比如以星期日作为一周的开始），该如何修改？ 3. 如何处理跨年周（比如第53周可能属于下一年）？ 4. 在Spark中，如何避免使用UDF进行此类转换？ 5. 如果数据量很大，如何优化这个转换过程？ 请根据实际需求调整周计算的逻辑。</think>在 Spark DataFrame 中，将周数数组转换为对应的起始日期数组并生成年月信息列，可以通过以下步骤实现： ### 解决方案步骤 1. **定义周数转日期的计算逻辑**： - 使用 ISO 周标准（周一作为一周的开始） - 基于年份和周数计算每周的起始日期（周一） - 公式：$ \text{起始日期} = \text{当年1月4日} - (\text{1月4日星期几} - 1) + (\text{周数} - 1) \times 7 $ 2. **创建日期转换函数**： ```python from pyspark.sql import functions as F from pyspark.sql.types import ArrayType, DateType, StringType import datetime as dt def convert_weeks(week_array, base_year): def week_to_date(week): jan4 = dt.date(base_year, 1, 4) jan4_weekday = jan4.isoweekday() # Monday=1, Sunday=7 first_monday = jan4 - dt.timedelta(days=jan4_weekday - 1) return first_monday + dt.timedelta(weeks=week - 1) return [week_to_date(w).strftime("%Y-%m") for w in week_array] ``` 3. **注册UDF并应用转换**： ```python # 注册UDF（假设base_year=2023） week_to_ym_udf = F.udf( lambda weeks: convert_weeks(weeks, 2023), ArrayType(StringType()) ) # 应用转换（假设原始列名为week_numbers） df = df.withColumn("year_month_array", week_to_ym_udf(F.col("week_numbers"))) ``` 4. **完整示例**： ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("WeekConversion").getOrCreate() # 示例数据 (ID + 周数数组) data = [(1, [1, 2, 3]), (2, [50, 51, 52])] df = spark.createDataFrame(data, ["id", "week_numbers"]) # 应用转换 result = df.withColumn("year_month_array", week_to_ym_udf("week_numbers")) result.show(truncate=False) # 输出结果： # +---+-------------+----------------------------------+ # |id |week_numbers|year_month_array | # +---+-------------+----------------------------------+ # |1 |[1, 2, 3] |[2023-01, 2023-01, 2023-01] | # |2 |[50, 51, 52]|[2023-12, 2023-12, 2023-12] | # +---+-------------+----------------------------------+ ``` ### 关键说明 1. **ISO周计算规则**： - 第一周必须包含1月4日 - 每周从周一开始（ISO 8601标准） - 公式推导： $$ \text{起始日期} = \underbrace{\text{1月4日}}_{\text{锚点}} - \underbrace{(\text{星期代码}-1)}_{\text{对齐周一}} + \underbrace{(\text{周数}-1)\times7}_{\text{周偏移}} $$ 2. **跨年处理**： - 当周数超过52时自动转到下一年 - 示例：2023年第52周结束于2024年1月1日 ```python # 验证第52周 print(convert_weeks([52], 2023)) # 输出: ['2023-12'] ``` 3. **性能优化**： - 使用`F.transform()`避免全量UDF（Spark 2.4+）： ```python base_year = 2023 result = df.withColumn( "year_month_array", F.expr(f"transform(week_numbers, w -> date_format( date_add( date_sub( to_date('{base_year}-01-04'), dayofweek(to_date('{base_year}-01-04')) - 2 ), (w - 1) * 7 ), 'yyyy-MM' ))") ) ``` ### 注意事项 1. **年份处理**： - 如果数据包含多年份，需添加年份列： ```python # 假设有year列 week_to_ym_udf = F.udf( lambda year, weeks: convert_weeks(weeks, year), ArrayType(StringType()) ) df.withColumn("ym", week_to_ym_udf(F.col("year"), F.col("week_numbers"))) ``` 2. **时区问题**： - 在集群环境中使用`spark.conf.set("spark.sql.session.timeZone", "UTC")`统一时区 3. **周数有效性检查**： ```python def week_to_date(week): if week < 1 or week > 53: return None # 处理无效周数 ... ``` --- ### 相关问题 1. 如何将年月数组列展开为多行（`explode`操作）？ 2. Spark 中如何处理不同地区的周定义（如周日作为一周开始）？ 3. 如何优化大型数据集上的日期计算性能？ 4. 在 Spark 3.0+ 中如何使用内置函数替代 UDF 实现相同功能？ 5. 如何计算周数对应的结束日期（周日）？[^1]
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