[英]How to build a look up function with multiple keys in spark
我刚接触火花 ,上周问了类似的问题。 它已编译但不起作用。 所以我真的不知道该怎么办。 这是我的问题:我的表A包含3列,像这样
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A1 A1 A3
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a b c
另一个像这样的表B
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B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9
------------------------------------
1 a 3 4 5 b 7 8 c
我的逻辑是:A1 A2 A3是我的密钥,它对应于表B中的B2 B6 B9。我需要构建一个以A1 A2 A3作为密钥并返回我B8的查找函数。
这是我上周尝试过的:
//getting the data in to dataframe
val clsrowRDD = clsfile.map(_.split("\t")).map(p => Row(p(0),p(1),p(2),p(3),p(4),p(5),p(6),p(7),p(8)))
val clsDataFrame = sqlContext.createDataFrame(clsrowRDD, clsschema)
//mapping the three key with the value
val smallRdd = clsDataFrame.rdd.map{row: Row => (mutable.WrappedArray.make[String](Array(row.getString(1), row.getString(5), row.getString(8))), row.getString(7))}
val lookupMap:Map[mutable.WrappedArray[String], String] = smallRdd.collectAsMap()
//build the look up function
def lookup(lookupMap: Map[mutable.WrappedArray[String],String]) =
udf((input: mutable.WrappedArray[String]) => lookupMap.lift(input))
//call the function
val combinedDF = mstrDataFrame.withColumn("ENTP_CLS_CD",lookup(lookupMap)($"SRC_SYS_CD",$"ORG_ID",$"ORG_CD"))
这段代码可以编译,但是并没有真正返回我所需的结果。 我在想这是因为我传入了一个数组作为键,而我的表中却没有数组。 但是,当我尝试将地图类型更改为Map[(String,String,String),String]
,我不知道如何在函数中传递它。
谢谢。
如果您试图为A1
与B2
以及A2
与B6
以及A3
与B9
每次匹配获取B8
值,那么简单的join
和select
方法就可以解决问题。 创建查找图会带来复杂性。
正如您所解释的,您必须将数据帧df1
和df2
为
+---+---+---+
|A1 |A2 |A3 |
+---+---+---+
|a |b |c |
+---+---+---+
+---+---+---+---+---+---+---+---+---+
|B1 |B2 |B3 |B4 |B5 |B6 |B7 |B8 |B9 |
+---+---+---+---+---+---+---+---+---+
|1 |a |3 |4 |5 |b |7 |8 |c |
|1 |a |3 |4 |5 |b |7 |8 |e |
+---+---+---+---+---+---+---+---+---+
简单的join
和select
即可完成
df1.join(df2, $"A1" === $"B2" && $"A2" === $"B6" && $"A3" === $"B9", "inner").select("B8")
这应该给你
+---+
|B8 |
+---+
|8 |
+---+
我希望答案是有帮助的
更新
根据我从下面的问题和评论中了解的内容,您对如何将array
传递给lookup
udf
函数感到困惑。 为此,您可以使用数组函数。 我已经修改了几乎完美的代码中的某些部分以使其正常工作
//mapping the three key with the value
val smallRdd = clsDataFrame.rdd
.map{row: Row => (mutable.WrappedArray.make[String](Array(row.getString(1), row.getString(5), row.getString(8))), row.getString(7))}
val lookupMap: collection.Map[mutable.WrappedArray[String], String] = smallRdd.collectAsMap()
//build the look up function
def lookup(lookupMap: collection.Map[mutable.WrappedArray[String],String]) =
udf((input: mutable.WrappedArray[String]) => lookupMap.lift(input))
//call the function
val combinedDF = mstrDataFrame.withColumn("ENTP_CLS_CD",lookup(lookupMap)(array($"SRC_SYS_CD",$"ORG_ID",$"ORG_CD")))
你应该有
+----------+------+------+-----------+
|SRC_SYS_CD|ORG_ID|ORG_CD|ENTP_CLS_CD|
+----------+------+------+-----------+
|a |b |c |8 |
+----------+------+------+-----------+
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