Wie repliziere ich die SQL-Funktion „row_number()' mithilfe eines Spark-RDD?

Wie repliziere ich die row_number() von SQL für ein Spark-RDD?

In SQL weist die Funktion row_number() jedem Datensatz in einer Tabelle eine eindeutige Zeilennummer zu. durch einen bestimmten Satz von Spalten partitioniert und durch einen anderen Satz geordnet. Die Replikation dieser Funktionalität für ein Spark-RDD kann mit den folgenden Schritten erfolgen:

1. Erstellen Sie ein PairRDD von Schlüssel-Wert-Paaren

Konvertieren Sie das RDD von Tupeln (K, V) in ein PairRDD von (K, (V, 1)) Paaren. Dadurch kann eine Sortierung basierend auf dem Schlüssel K und dem Platzhalterwert 1 angewendet werden.

2. Sortieren Sie das RDD

Verwenden Sie sortByKey(), um das PairRDD basierend auf dem Schlüssel K zu sortieren. Dadurch werden alle Datensätze mit demselben Schlüssel gruppiert.

3. Zip With Index

Rufen Sie zipWithIndex() auf dem sortierten RDD auf, um eine zusätzliche Spalte hinzuzufügen, die die Zeilennummer innerhalb jeder Schlüsselpartition darstellt.

4. Kombinieren Sie Schlüssel, Werte und Zeilennummern

Extrahieren Sie den Schlüssel, die Werte und Zeilennummern mithilfe einer Zuordnungsfunktion aus dem PairRDD und kombinieren Sie sie zu einem neuen Tupel (K, V, rowNum).

Mit diesem Prozess können Sie jedem Datensatz im RDD Zeilennummern zuweisen und so die Funktionalität der Funktion row_number() von SQL effektiv replizieren Partitionierung.

Beispiel:

val temp1 = sc.parallelize(Seq(((3,4),5,5,5),((3,4),5,5,9),((3,4),7,5,5),((1,2),1,2,3),((1,2),1,4,7),((1,2),2,2,3)))

val temp2 = temp1
  .map(x => (x, 1))
  .sortByKey()
  .zipWithIndex()
  .map(a => (a._1._1, a._1._2._1, a._1._2._2, a._1._2._3, a._2 + 1))

temp2.collect().foreach(println)

Ausgabe:

((1,2),1,2,3,2)
((1,2),1,4,7,1)
((1,2),2,2,3,3)
((3,4),5,5,5,4)
((3,4),5,5,9,5)
((3,4),7,5,5,6)

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