问题描述
我正在通过读取 csv 文件创建一个 spark 数据集。此外,我需要将此 Dataset[Row] 转换为 RDD[Array[String]] 以将其传递给 FpGrowth(Spark MLLIB)。
val df: DataFrame = spark.read.format("csv").option("header","true").load("/path/to/csv")
val ds: Dataset[Row] = df.groupBy("user").agg(collect_set("values"))
现在,我需要选择列“values”并将结果数据集转换为RDD[Array[String]]。
val rddS: RDD[String] = ds.select(concat_ws(",",col("values")).as("items")).distinct().rdd.map(_.mkString(","))
val rddArray: RDD[Array[String]] = rddS.map(s => s.trim.split(','))
我尝试了这种方法,但不确定它是否是最好的方法。请建议我实现这一目标的最佳方式。
解决方法
单线:
df = pd.DataFrame()
for i in unique(mbr_base['location']):
rst = '''select * from where location = 'i'; '''
rst_df = pd.to_dataframe(rst)
pd.concat([df,rst_df],axis=0)
display(df)
顺便说一下,我建议使用基于数据帧的 Spark ML,而不是基于 RDD 的 Spark MLLib,后者现已弃用。您可以使用 val rddArray: RDD[Array[String]] = ds.select("values").as[Array[String]].rdd
。
我最终使用了 toSeq 方法
val rddArray: RDD[Array[String]] = ds.select("values").rdd.map(r => r.getSeq[String](0).toArray)
这对我的用例来说更有效(更快)。
,为什么不简单地使用如下,您将减少concat_ws
和split
操作。
val rddS:RDD[Array[String]] = ds.select("values")
.distinct()
.rdd.map(r => r.getAs[mutable.WrappedArray[String]](0).toArray)