PySpark，通常稱為 Apache Spark 的 Python API，是為分布式數(shù)據(jù)處理而創(chuàng)建的。它使用戶能夠高效且可擴展地對大型數(shù)據(jù)集進行復雜的計算和轉換。用戶定義函數(shù) (UDF)，允許用戶創(chuàng)建自己獨特的函數(shù)并將其應用到 Spark DataFrame 或 RDD，這是 PySpark 的主要功能之一 。使用 UDF，可以擴展和定制 PySpark 的功能以滿足某些需求。在本文中，我們將學習如何從 Pyspark UDF 調(diào)用另一個自定義 Python 函數(shù)。

從 Pyspark UDF 調(diào)用另一個自定義 Python函數(shù)

Python 編碼的 PySpark UDF 提供了調(diào)用其他Python 函數(shù)的能力，無論它們是內(nèi)置函數(shù)還是來自外部庫的用戶定義函數(shù)。通過使用戶能夠利用現(xiàn)有的 Python 代碼，此功能提高了 UDF 的模塊化和可重用性。在分布式 PySpark 環(huán)境中，用戶可以輕松實現(xiàn)特定領域的邏輯、執(zhí)行具有挑戰(zhàn)性的計算或使用尖端算法。用戶可以通過從 PySpark UDF 調(diào)用 Python 函數(shù)來充分利用 Python 龐大的庫和功能生態(tài)系統(tǒng)的全部潛力。

從 PySpark UDF 調(diào)用另一個自定義 Python 函數(shù)的步驟

讓我們看看從 Pyspark UDF 調(diào)用另一個自定義 Python 函數(shù)的分步過程。

第1步：導入必要的模塊

首先，從“pyspark.sql.functions” 模塊導入“udf” ，該模塊提供了處理 Spark DataFrame 的工具。

from pyspark.sql.functions import udf

第 2 步：啟動 Spark 會話

接下來，通過導入必要的 Spark 模塊來創(chuàng)建 Spark 會話。

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

第 3 步：創(chuàng)建數(shù)據(jù)框

下一步是創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)幀，用于在 Spark 中執(zhí)行操作。

data = [("Marry", 25), ("Sunny", 30), ("Ram", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])

第 4 步：定義自定義 Python 函數(shù)

然后定義我們希望從 PySpark UDF 調(diào)用的自定義 Python 函數(shù)。我們可以在此函數(shù)中使用我們需要的任何邏輯或計算。例如，將字符串轉換為大寫字符串的函數(shù)。

def to_uppercase(string):
    return string.upper()

第 5 步： 創(chuàng)建 PySpark UDF

創(chuàng)建自定義 Python 函數(shù)后，使用 “pyspark.sql.functions” 模塊中的 UDF 函數(shù)構造 PySpark UDF。 “udf()” 函數(shù)應接收自定義 Python 函數(shù)作為參數(shù)。自定義函數(shù)注冊為 UDF，以便它可以應用于 DataFrame 列。

to_uppercase_udf = udf(to_uppercase)

步驟 6：將 UDF 應用到 DataFrame

創(chuàng)建 PySpark UDF 后，使用 “withColumn()” 函數(shù)將其應用到 DataFrame 列。在 DataFrame 中，此方法添加新列或刪除現(xiàn)有列。DataFrame 的每一行都會調(diào)用 UDF 一次，將自定義 Python 函數(shù)應用于指定列并生成所需的結果。

df = df.withColumn("name_uppercase", to_uppercase_udf(df["name"]))

第7步： 顯示數(shù)據(jù)框

最后，我們將使用 “show()” 函數(shù)顯示數(shù)據(jù)框以查看對其所做的更改。

df.show()

按照這些說明，我們可以通過從 PySpark UDF 調(diào)用另一個自定義 Python 函數(shù)來在 PySpark DataFrame 上執(zhí)行自定義計算和轉換。

從 PySpark UDF 調(diào)用另一個自定義 Python 函數(shù)的示例

現(xiàn)在，讓我們看看從 Pyspark UDF 調(diào)用 Python 自定義函數(shù)的幾個不同示例。

示例 1：將 DataFrame 列轉換為大寫

在此示例中，我們將使用 Pyspark 創(chuàng)建一個包含人員姓名和年齡的Spark 數(shù)據(jù)框 “df” 。然后我們將定義一個自定義 Python 函數(shù)“ to_uppercase()”，它將Python 字符串作為參數(shù)并將其轉換為大寫并將結果存儲在該數(shù)據(jù)幀的新列中。然后我們使用 Pyspark 的“ udf() ”函數(shù)創(chuàng)建 Pyspark UDF。

Python3

# 導入模塊
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf

# 定義自定義Python函數(shù)
def to_uppercase(string):
	return string.upper()

# 創(chuàng)建一個SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 創(chuàng)建一個DataFrame
data = [("Marry", 25), ("Sunny", 30), ("Ram", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])

# 創(chuàng)建 PySpark UDF
to_uppercase_udf = udf(to_uppercase)

# 將UDF應用于“name”列
df = df.withColumn("name_uppercase", to_uppercase_udf(df["name"]))

# 用于顯示DataFrame的函數(shù)
df.show()

輸出：

示例 2： 調(diào)用組合多個 DataFrame 列的自定義 Python 函數(shù)

在此示例中，我們將創(chuàng)建一個包含 2 列的數(shù)據(jù)框 - ' first_name ' 和 ' last_name '。然后創(chuàng)建一個 Python 自定義函數(shù)“ combine_columns ”，它將“first_name”和“last_name”作為參數(shù)，并返回一個列，將它們組合在一起以創(chuàng)建“ full_name”。

Python3

# 導入模塊
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf

# 自定義Python函數(shù)
def combine_columns(col1, col2):
	return col1 + " " + col2

# 創(chuàng)建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 創(chuàng)建一個DataFrame
data = [("John", "Doe"), ("Ram", "Kumar"), ("Smith", "Jones")]
df = spark.createDataFrame(data, ["first_name", "last_name"])

# 制作PySpark UDF
combine_columns_udf = udf(combine_columns)

# 將 UDF應用于“first_name”和“l(fā)ast_name”列
df = df.withColumn("full_name", combine_columns_udf(df["first_name"], df["last_name"]))

# 用于顯示DataFrame的函數(shù)
df.show()

輸出：

示例 3：使用外部庫從 PySpark UDF 調(diào)用自定義 Python 函數(shù)

對于更復雜的計算，PySpark 使我們能夠在定制函數(shù)中使用外部 Python 庫。假設我們希望使用模糊匹配庫 “fuzzywuzzy” 和名為 “calculate_similarity” 的自定義 Python 方法來比較兩個文本之間的相似度。

在此示例中，我們從Python 中的 fuzzywuzzy 庫導入“fuzz”模塊，并使用“ fuzz.ratio() ”函數(shù)來確定兩個文本之間的相似程度。我們創(chuàng)建了獨特的 Python 方法“ calculate_similarity() ”來使用輸入字符串調(diào)用 “fuzz.ratio()” 算法。使用 “udf()” 函數(shù)，我們構建一個名為 “similarity_udf” 的 UDF 并定義輸入和輸出類型。最后，我們使用 “withColumn()” 方法將 UDF 應用于“string1”和“string2”列，并顯示具有相似率的結果 DataFrame。

Python3

# 導入模塊
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import IntegerType
from fuzzywuzzy import fuzz

# 創(chuàng)建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 使用列“string1”和“string2”獲取的示例DataFrame
data = [("apple", "apples"), ("banana", "bananas"), ("cat", "dog")]
df = spark.createDataFrame(data, ["string1", "string2"])

# 創(chuàng)建自定義Python函數(shù)
def calculate_similarity(str1, str2):
	return fuzz.ratio(str1, str2)

# 從自定義函數(shù)創(chuàng)建自定義項
similarity_udf = udf(calculate_similarity, IntegerType())

# 應用UDF計算相似性
df.withColumn("similarity", similarity_udf(df["string1"], df["string2"])).show()

輸出：

示例 4：應用具有復雜邏輯的自定義 Python 函數(shù)

讓我們看一個示例，其中有一個 DataFrame，其中有一列表示句子的字符串，并且我們希望使用名為“ count_words” 的自定義 Python 函數(shù)來確定每個短語中存在多少個單詞。

在此圖中，自定義 Python 函數(shù) “count_words” 使用 “split()” 方法將輸入文本分解為單詞，并使用 “len()” 函數(shù)獲取單詞計數(shù)。使用 “udf()” 函數(shù)，我們構建一個名為 “count_udf” 的 UDF并定義輸入和輸出類型。最后，我們使用 “withColumn()” 方法將 UDF 應用到 “sentence” 列，并顯示帶有字數(shù)統(tǒng)計的結果 DataFrame。

Python3

# 導入模塊
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import IntegerType

# 創(chuàng)建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 具有列“sentence”的示例DataFrame
data = [("Hello, PySpark!",), ("PySpark is great in today's world",),
		("Spark DataFrames are powerful in python to work on",)]
df = spark.createDataFrame(data, ["sentence"])

# 創(chuàng)建自定義Python函數(shù)
def count_words(sentence):
	return len(sentence.split())


# 從自定義函數(shù)創(chuàng)建自定義項
count_udf = udf(count_words, IntegerType())

# 應用UDF計算每句話中的單詞
df.withColumn("word_count", count_udf(df["sentence"])).show()

輸出：

以上就是從Pyspark UDF調(diào)用另一個自定義Python函數(shù)的方法步驟的詳細內(nèi)容，更多關于Pyspark UDF調(diào)用Python函數(shù)的資料請關注腳本之家其它相關文章！

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