pyspark DataFrame进行ETL
参考
Spark DataFrame ETL教程
Spark Python API Docs
数据清洗
ETL的流程
ETL的流程：抽取-转换-加载，在实际工作中是以批处理脚本的形式将一系列数据转化成目标形式。
为什么选择用Pyspark进行ETL
- 对于大数据量级的批处理更得力。python pandas可以完成单机范围的数据清洗工作.
- 可以以DataFrame形式操作数据，用过pandas或者R后再上手十分顺畅.
详细介绍Pyspark进行ETL
1. 初始化
- SparkContext是Spark功能的主要入口点，提供了spark的运行环境。
- 在Spark2.0中，SparkSession作为数据集合、DataFrame的API，可用于创建 DataFrame，在tables上进行SQL查询等，而在Spark1.0中， HiveContext或者SQLContext作为数据源的入口。
"""初始化pySpark"""
from pyspark import SparkContext, HiveContext
sc = SparkContext(appName="extract")
spark = SparkSession(sc)
2. ETL的第一步是从数据源抽取数据Extract
- 直接读取spark.read()
数据源包括但不限于csv表、table或者jdbc - 我也不会从ODPS或者HIVE直接获取数据，逼不得已先把ODPS的表to_pandas存为DataFrame，然后用pySpark创建DataFrame。ε≡٩(๑>₃<)۶
- 从phoenix中获取数据的方法
def readTable(tb,sp):
rdf = sp.read\
.format("org.apache.phoenix.spark")\
.option("***", ***)\
.option("***", "***:***")\
.load()
return rdf
3. ETL的第二步是转换数据Transform
首先啰嗦pySpark进行转换数据部分的特点，然后从基本操作对象切入介绍DataFrame有多重要，基本操作分类及部分重要操作的示例来展现DataFrame的pySpark操作有多简单方便。
pySpark进行转换数据的特点
-
操作很多，划重点
数据转换过程根据不同的需求有不同的处理方法，基本操作包括但不限于多列合并或计算、筛选、聚合。 -
条条大路通罗马
既可以选择用pyspark.sql里的代码拼凑实现【最近的项目常规使用select+when,filter,withColumn,groupBy，用来用去还是这些居多】，也可以在tables上进行SQL查询精简代码【pyspark倒腾不出来的时候试试SQL】。 -
向量化编程
Spark是分布式执行的，数据分散在各个机器上，背后有一套调度系统来控制数据计算负载。如果用for循环来处理，就是把负载都加在了执行脚本的机器上，一般来说执行脚本的机器都是不储存数据的master，实际上这一过程就会导致需要把数据从slave传到master上，无谓地增加了网络负担。所以，在Spark脚本里，严禁使用原生的python for循环来处理SparkData Frame，即使要用，也应该使用Spark提供的API接口。
向量化编程就是对列进行操作。之前用pandas的DataFrame时，选择用apply+自定义函数的方式优化for循环逐条处理行数据，运行时间从110+s缩短到5s，在pySpark里可以选择用map+自定义函数的方式逐条处理行数据 。
"""pySpark逐条处理行数据【map+自定义函数的方式】 """
rdd = sc.parallelize(["b", "a", "c"])
rdd.map(lambda x: (x, 1)).collect()
>>>[('a', 1), ('b', 1), ('c', 1)]
基本操作对象
在Spark DataFrame里，操作对象主要有三个：DataFrame,Row,Column。其中
DataFrame是一张表，有字段(field)和若干行数据(记录)。
Row：DataFrame 集合中的行数据(记录)。
Column：DataFrame 集合中的列(field)。
一个ETL过程，实质就是从抽取一个DataFrame开始，经过一系列的DataFrame变换，得到一个与目标一致的DataFrame，然后写入到目标数据库中去。Column在其中扮演着中间点的角色，比如取DataFrame的多个列，拼接合成一个新列，然后把这个新列加到原本的DataFrame中去。
基本操作分类
所有的DataFrame操作，都可以归类为两种基本操作：转化（Transformation）和行动（action）。
转换操作是不会触发Spark的实际计算的，即使转换过程中出现了错误，在执行到这一行代码时，也不会报错。直到执行了行动操作之后，才会真正让Spark执行计算。
Transform：典型的转换操作有读(read)，筛选(filter)、拼接(union)等等，只要这个过程只改变DataFrame的形态，而不需要实际取出DataFrame的数据进行计算，都属于转换。理论上来说，ETL过程中的Transfrom过程，主干流程只会有转换操作，不会有Action操作。
Action：典型的动作操作有计数(count)，打印表(show)，写(write)等，这些操作都需要真正地取出数据，就会触发Spark的计算。
示例汇总：多列合并或计算、筛选、聚合
-
多列合并或计算
"""dataframe列名重命名
pandas"""
df=df.rename(columns={'a':'aa'})
"""spark-1
在创建dataframe的时候重命名"""
data = spark.createDataFrame(data=[("Alberto", 2), ("Dakota", 2)],
schema=['name','length'])
data.show()
data.printSchema()
"""spark-2
使用selectExpr方法"""
color_df2 = color_df.selectExpr('color as color2','length as length2')
color_df2.show()
"""spark-3
withColumnRenamed方法"""
color_df2 = color_df.withColumnRenamed('color','color2')\
.withColumnRenamed('length','length2')
color_df2.show()
"""spark-4
alias 方法"""
color_df.select(color_df.color.alias('color2')).show()
- 加列，列赋值
withColumn(col_name,col)
"""spark-1
join方法"""
lookup = spark .createDataFrame([(1, "foo"), (2, "bar")], ("k", "v"))lookup = spark .createDataFrame([(1, "foo"), (2, "bar")], ("k", "v"))
df_with_x6 = (df_with_x5
.join(lookup, col("x1") == col("k"), "leftouter")
.drop("k")
.withColumnRenamed("v", "x6"))；
df_with_x6.show()
"""spark-2
withColumn方法"""
from pyspark.sql.functions import rand
df_with_x7 = df_with_x6.withColumn("x7", rand())
df_with_x7.show()
3.筛选
- filter(cond)或者where
"""spark-1
filter方法"""
df.filter("age > 3").collect()
>>>[Row(age=5, name='Bob')]
"""spark-2
where方法"""
df.where("age = 2").collect()
>>>[Row(age=2, name='Alice')]
- 条件分支
when(cond,value).otherwise(value)，类似if…else
"""pySpark条件分支语句 """
df.select(when(df['age'] == 2, 3).otherwise(4).alias("age")).take(1)
>>>[Row(age=3), Row(age=4)]
4.聚合
- 分组聚合
"""pySpark分组聚合"""
from pyspark.sql.functions import sum,max
df = spark.createDataFrame([[1,1,3],[4,1,2],[7,2,9]],[‘a‘,‘b‘,‘c‘])
t = df.groupBy("b").agg(sum("a"),max("c"))
t.show()
- 窗口函数
分组计算有一类分析需求，要求返回组内排序，或者移动平均pandas的rolling().mean()，而不是单纯的组聚合结果，这种分析需求称为窗口分析。
比如通过成绩表，按班计算学生的成绩排名，加一列到原本的成绩表中。比如说每个班，就是一个窗口，在这个窗口中，计算出班级成绩排名，再并到原表中。
这种分析，首先要创建一个窗口，然后再使用窗口函数来进行计算。Spark提供了丰富的窗口函数，可以满足各类分析需求。
—创建窗口
使用pyspark.sql.Window对象可以创建一个窗口，可以使用partitionBy进行分组，使用orderBy进行排序，比如
"""pySpark创建窗口"""
from pyspark.sql import Window
window = Window.partitionBy("a").orderBy("b")
"""pySpark窗口函数实现窗内排序、移动平均"""
from pyspark.sql import Window
window = Window.partitionBy("name").orderBy("age").rowsBetween(-1, 1)
from pyspark.sql.functions import rank, min
df.select(rank().over(window))#窗内排序
df.select(avg('age').over(window))#移动平均
4. ETL的第三步是加载数据到数据库Load
DataFrameWriter，存储格式包括但不限于csv表、table或者jdbc
其中模式mode是写入方式，
append 追加: 在尾部追加数据
overwrite 覆写: 覆盖原有数据
error 错误: 抛出异常
ignore忽略 : 自动跳过
"""以追加csv文件为例"""
df.write.mode('append')..csv(os.path.join(tempfile.mkdtemp(), 'data'))
计划
- 20180927完成初稿【E和L部分】
20180928 - 增加T及链接、示例
- 完成终稿并发表
未完待续，增加MLpackage的使用，正在尝试。
工具勤总结，有助于快速上手。