Sparklyr：如何将列表列分解为Spark表中自己的列？

Question

我的问题与here中的问题相似，但是我在实现答案时遇到了问题，我无法在该帖子中发表评论。

所以，我有一个包含嵌套数据的大型CSV文件，其中包含由空格分隔的2列（例如，第一列是Y，第二列是X）。列X本身也是逗号分隔值。

21.66 2.643227,1.2698358,2.6338573,1.8812188,3.8708665,...
35.15 3.422151,-0.59515584,2.4994135,-0.19701914,4.0771823,...
15.22 2.8302398,1.9080592,-0.68780196,3.1878228,4.6600842,...
...

我想使用sparklyr将此CSV读入2个不同的Spark表。

到目前为止，这是我一直在做的事情：

1. 使用spark_read_csv将所有CSV内容导入Spark数据表 df = spark_read_csv(sc, path = "path", name = "simData", delimiter = " ", header = "false", infer_schema = "false") 结果是一个名为simData的Spark表，有两列：C0和C1
2. 使用dplyr选择第一列和第二列，然后将它们分别注册为名为Y和X的新表 simY <- df %>% select(C0) %>% sdf_register("simY") simX <- df %>% select(C1) %>% sdf_register("simX")
3. 使用simX函数拆分ft_regex_tokenizer中的值，关于用here写的答案。 ft_regex_tokenizer(input_DF, input.col = "COL", output.col = "ResultCols", pattern = '\\###')

但是当我尝试使用head dplyr时：

Source:   query [6 x 1]
Database: spark connection master=yarn-client app=sparklyr local=FALSE

        Result
        <list>
1 <list [789]>
2 <list [789]>
3 <list [789]>
4 <list [789]>
5 <list [789]>
6 <list [789]>

我想把它变成一个新的Spark表并将类型转换为double。有没有办法做到这一点？我已经考虑将collect数据转换为R（使用dplyr），转换为矩阵，然后为每一行执行strsplit，但我认为这不是一个解决方案，因为CSV大小可以达到40GB。

编辑：Spark版本是1.6.0

Answer 1

假设您的数据看起来像这样

library(dplyr)
library(sparklyr)

df <- data.frame(text = c("1.0,2.0,3.0", "4.0,5.0,6.0"))
sdf <- copy_to(sc, df, "df", overwrite = TRUE)

你已经创建了一个你可以做的spark_connection

n <- 3

# There is no function syntax for array access in Hive
# so we have to build [] expressions
# CAST(... AS double) could be handled in sparklyr / dplyr with as.numeric
exprs <- lapply(
  0:(n - 1), 
  function(i) paste("CAST(bits[", i, "] AS double) AS x", i, sep=""))

sdf %>%
  # Convert to Spark DataFrame
  spark_dataframe() %>% 
  # Use expression with split and explode
  invoke("selectExpr", list("split(text, ',') AS  bits")) %>%
  # Select individual columns
  invoke("selectExpr", exprs) %>%
  # Register table in the metastore ("registerTempTable" in Spark 1.x)
  invoke("createOrReplaceTempView", "exploded_df")

并使用dplyr::tbl获取sparklyr对象：

tbl(sc, "exploded_df")

Source:   query [2 x 3]
Database: spark connection master=local[8] app=sparklyr local=TRUE

     x0    x1    x2
  <dbl> <dbl> <dbl>
1     1     2     3
2     4     5     6

在最新版本中，您还可以使用sdf_separate_column：

sdf％>％mutate（text = split（text，“，”））％>％sdf_separate_column（“text”，paste0（“x”，0：2））

# Source:   table<sparklyr_tmp_87125f13b89> [?? x 4]
# Database: spark_connection
  text       x0    x1    x2   
  <list>     <chr> <chr> <chr>
1 <list [3]> 1.0   2.0   3.0  
2 <list [3]> 4.0   5.0   6.0