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link之家  ›  使用 R 处理 DataFrame 和表 - Azure Databricks | Microsoft Learn
笔记本电脑 dataframe sdf sparkr
https://learn.microsoft.com/zh-cn/azure/databricks/sparkr/dataframes-tables
唠叨的硬盘
1 年前

本文介绍如何使用 R 包（如 SparkR 、 sparklyr 和 dplyr ）来处理 R data.frame 、 Spark DataFrame 和内存中表。

请注意，使用 SparkR、sparklyr 和 dplyr 时，可能会发现可以使用所有这些包完成特定操作，并且可以使用最熟悉的包。 例如，若要运行查询，可以调用函数，例如 SparkR::sql 、 sparklyr::sdf_sql 和 dplyr::select 。 在其他情况下可能只需使用其中一到两个包来完成操作，你选择的操作取决于自己具体的使用情况。 例如，调用 sparklyr::sdf_quantile 的方式与调用 dplyr::percentile_approx 的方式略有不同，即使这两个函数都计算分位数。

可以将 SQL 用作 SparkR 和 sparklyr 之间的媒介。 例如，可以使用 SparkR::sql 查询使用 sparklyr 创建的表。 可以使用 sparklyr::sdf_sql 查询使用 SparkR 创建的表。 dplyr 代码在运行之前都会在内存中被转换为 SQL。 另请参阅 API 互操作性 和 SQL 转换 。

加载 SparkR、sparklyr 和 dplyr

SparkR、sparklyr 和 dplyr 包包含在 Azure Databricks 群集 上安装的 Databricks Runtime 中。 因此，在开始调用这些包之前，无需调用通常会使用的 install.package 。 但仍然必须先使用 library 加载这些包。 例如，在 Azure Databricks 工作区的 R 笔记本 中，在笔记本单元格中运行以下代码以加载 SparkR、sparklyr 和 dplyr： 

library(SparkR)
library(sparklyr)
library(dplyr)

将 sparklyr 连接到群集


加载 sparklyr 后，必须调用 sparklyr::spark_connect 来连接到群集，以便指定 databricks 连接方法。 例如，在笔记本单元中运行以下代码以连接到托管笔记本的群集：


sc <- spark_connect(method = "databricks")

相比之下，Azure Databricks 笔记本已在群集上建立用于 SparkR 的 SparkSession 笔记本，因此在开始调用 SparkR 之前无需调用 SparkR::sparkR.session。


将 JSON 数据文件上传到工作区


本文中的许多代码示例基于 Azure Databricks 工作区中特定位置的数据，其中包含特定的列名称和数据类型。 此代码示例的数据来自 GitHub 中的一个名为 book.json 的 JSON 文件。 若要获取此文件并将其上传到工作区：


  • 转到 GitHub 上的 books.json 文件，并使用文本编辑器将其内容复制到名为 books.json 的文件中（该文件位于本地计算机上）。
    • 

  • 在 Azure Databricks 工作区的“数据科学”&“工程”或“机器学习”视图中，单击边栏上的“数据”。
    • 

  • 单击“创建表”。
    • 

  • 在“上传文件”选项卡上，将 books.json 文件从本地计算机拖放到“拖放文件以进行上传”框中。 或者选择“单击以浏览”，然后在本地计算机中浏览到 books.json 文件。
    • 

    默认情况下，Azure Databricks 通过路径 /FileStore/tables/books.json 将本地 books.json 文件上传到工作区中的 DBFS 位置。
    

    请勿单击“使用 UI 创建表”或“在笔记本中创建表”。 本文中的代码示例使用 DBFS 位置中上传的 books.json 文件的数据。
    

    将 JSON 数据读取到 DataFrame
    

    使用 sparklyr::spark_read_json 将上传的 JSON 文件读取到 DataFrame 中，指定连接、JSON 文件的路径和数据的内部表表示名称。 在此示例中，必须指定包含多行的 book.json 文件。 可在此处选择性地指定列的架构。 如果不指定，则在默认情况下 sparklyr 会推断列的架构。 例如，在笔记本单元格中运行以下代码，将上传的 JSON 文件的数据读取到名为 jsonDF 的 DataFrame 中：
    

    jsonDF <- spark_read_json(
  sc      = sc,
  name    = "jsonTable",
  path    = "/FileStore/tables/books.json",
  options = list("multiLine" = TRUE),
  columns = c(
    author    = "character",
    country   = "character",
    imageLink = "character",
    language  = "character",
    link      = "character",
    pages     = "integer",
    title     = "character",
    year      = "integer"


    可以使用 SparkR::head、SparkR::show 或 sparklyr::collect 打印 DataFrame 的第一行。 默认情况下，head 会打印前六行。 show 和 collect 打印前 10 行。 例如，在笔记本单元格中运行以下代码以打印名为 jsonDF 的 DataFrame 的第一行：
    

    head(jsonDF)
# Source: spark<?> [?? x 8]
#   author                  country        image…¹ langu…² link  pages title  year
#   <chr>                   <chr>          <chr>   <chr>   <chr> <int> <chr> <int>
# 1 Chinua Achebe           Nigeria        images… English "htt…   209 Thin…  1958
# 2 Hans Christian Andersen Denmark        images… Danish  "htt…   784 Fair…  1836
# 3 Dante Alighieri         Italy          images… Italian "htt…   928 The …  1315
# 4 Unknown                 Sumer and Akk… images… Akkadi… "htt…   160 The … -1700
# 5 Unknown                 Achaemenid Em… images… Hebrew  "htt…   176 The …  -600
# 6 Unknown                 India/Iran/Ir… images… Arabic  "htt…   288 One …  1200
# … with abbreviated variable names ¹​imageLink, ²​language
show(jsonDF)
# Source: spark<jsonTable> [?? x 8]
#    author                  country       image…¹ langu…² link  pages title  year
#    <chr>                   <chr>         <chr>   <chr>   <chr> <int> <chr> <int>
#  1 Chinua Achebe           Nigeria       images… English "htt…   209 Thin…  1958
#  2 Hans Christian Andersen Denmark       images… Danish  "htt…   784 Fair…  1836
#  3 Dante Alighieri         Italy         images… Italian "htt…   928 The …  1315
#  4 Unknown                 Sumer and Ak… images… Akkadi… "htt…   160 The … -1700
#  5 Unknown                 Achaemenid E… images… Hebrew  "htt…   176 The …  -600
#  6 Unknown                 India/Iran/I… images… Arabic  "htt…   288 One …  1200
#  7 Unknown                 Iceland       images… Old No… "htt…   384 Njál…  1350
#  8 Jane Austen             United Kingd… images… English "htt…   226 Prid…  1813
#  9 Honoré de Balzac        France        images… French  "htt…   443 Le P…  1835
# 10 Samuel Beckett          Republic of … images… French… "htt…   256 Moll…  1952
# … with more rows, and abbreviated variable names ¹​imageLink, ²​language
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows
collect(jsonDF)
# A tibble: 100 × 8
#    author                  country       image…¹ langu…² link  pages title  year
#    <chr>                   <chr>         <chr>   <chr>   <chr> <int> <chr> <int>
#  1 Chinua Achebe           Nigeria       images… English "htt…   209 Thin…  1958
#  2 Hans Christian Andersen Denmark       images… Danish  "htt…   784 Fair…  1836
#  3 Dante Alighieri         Italy         images… Italian "htt…   928 The …  1315
#  4 Unknown                 Sumer and Ak… images… Akkadi… "htt…   160 The … -1700
#  5 Unknown                 Achaemenid E… images… Hebrew  "htt…   176 The …  -600
#  6 Unknown                 India/Iran/I… images… Arabic  "htt…   288 One …  1200
#  7 Unknown                 Iceland       images… Old No… "htt…   384 Njál…  1350
#  8 Jane Austen             United Kingd… images… English "htt…   226 Prid…  1813
#  9 Honoré de Balzac        France        images… French  "htt…   443 Le P…  1835
# 10 Samuel Beckett          Republic of … images… French… "htt…   256 Moll…  1952
# … with 90 more rows, and abbreviated variable names ¹​imageLink, ²​language
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows

    运行 SQL 查询，对表进行写入和读取
    

    可以使用 dplyr 函数在 DataFrame 上运行 SQL 查询。 例如，在笔记本单元格中运行以下代码，使用 dplyr::group_by 和 dployr::count 从名为 jsonDF 的 DataFrame 中按作者获取计数。 使用 dplyr::arrange 和 dplyr::desc 按计数降序对结果进行排序。 随后打印前 10 行（默认）。
    

    group_by(jsonDF, author) %>%
  count() %>%
  arrange(desc(n))
# Source:     spark<?> [?? x 2]
# Ordered by: desc(n)
#    author                     n
#    <chr>                  <dbl>
#  1 Fyodor Dostoevsky          4
#  2 Unknown                    4
#  3 Leo Tolstoy                3
#  4 Franz Kafka                3
#  5 William Shakespeare        3
#  6 William Faulkner           2
#  7 Gustave Flaubert           2
#  8 Homer                      2
#  9 Gabriel García Márquez     2
# 10 Thomas Mann                2
# … with more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows

    然后可以使用 sparklyr::spark_write_table 将结果写入 Azure Databricks 中的表。 例如，在笔记本单元格中运行以下代码以重新运行查询，然后将结果写入名为 json_books_agg 的表：
    

    group_by(jsonDF, author) %>%
  count() %>%
  arrange(desc(n)) %>%
  spark_write_table(
    name = "json_books_agg",
    mode = "overwrite"

    若要验证表是否已创建，可以使用 sparklyr::sdf_sql 和 SparkR::showDF 来显示表的数据。 例如，在笔记本单元格中运行以下代码查询表并将其汇入至 DataFrame，然后使用 sparklyr::collect 打印 DataFrame 的前 10 行（默认）：
    

    collect(sdf_sql(sc, "SELECT * FROM json_books_agg"))
# A tibble: 82 × 2
#    author                     n
#    <chr>                  <dbl>
#  1 Fyodor Dostoevsky          4
#  2 Unknown                    4
#  3 Leo Tolstoy                3
#  4 Franz Kafka                3
#  5 William Shakespeare        3
#  6 William Faulkner           2
#  7 Homer                      2
#  8 Gustave Flaubert           2
#  9 Gabriel García Márquez     2
# 10 Thomas Mann                2
# … with 72 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows

    还可以用 sparklyr::spark_read_table 执行类似操作。 例如，在笔记本单元格中运行以下代码，将上文名为 jsonDF 的 DataFrame 查询并汇入到一个 DataFrame 中，然后使用 sparklyr::collect 打印 DataFrame 的前 10 行（默认）：
    

    fromTable <- spark_read_table(
  sc   = sc,
  name = "json_books_agg"
collect(fromTable)
# A tibble: 82 × 2
#    author                     n
#    <chr>                  <dbl>
#  1 Fyodor Dostoevsky          4
#  2 Unknown                    4
#  3 Leo Tolstoy                3
#  4 Franz Kafka                3
#  5 William Shakespeare        3
#  6 William Faulkner           2
#  7 Homer                      2
#  8 Gustave Flaubert           2
#  9 Gabriel García Márquez     2
# 10 Thomas Mann                2
# … with 72 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows

    在 DataFrame 中添加列并计算列值
    

    你可以使用 dplyr 函数来向 DataFrames 添加列，并计算列的值。
    

    例如，在笔记本单元格中运行以下代码，以获取名为 jsonDF 的 DataFrame 的内容。 使用 dplyr::mutate 添加一个名为 today 的列，并用当前时间戳填充这个新列。 然后将这些内容写入名为 withDate 的新 DataFrame 中，并使用 dplyr::collect 打印新 DataFrame 的前 10 行（默认）。
    

    dplyr::mutate 仅接受符合 Hive 内置函数（也称为 UDF）和内置聚合函数（也称为 UDAF）的参数。 有关常规信息，请参阅 Hive 函数。 有关本部分中与日期相关的函数的信息，请参阅日期函数。
    

    withDate <- jsonDF %>%
  mutate(today = current_timestamp())
collect(withDate)
# A tibble: 100 × 9
#    author    country image…¹ langu…² link  pages title  year today
#    <chr>     <chr>   <chr>   <chr>   <chr> <int> <chr> <int> <dttm>
#  1 Chinua A… Nigeria images… English "htt…   209 Thin…  1958 2022-09-27 21:32:59
#  2 Hans Chr… Denmark images… Danish  "htt…   784 Fair…  1836 2022-09-27 21:32:59
#  3 Dante Al… Italy   images… Italian "htt…   928 The …  1315 2022-09-27 21:32:59
#  4 Unknown   Sumer … images… Akkadi… "htt…   160 The … -1700 2022-09-27 21:32:59
#  5 Unknown   Achaem… images… Hebrew  "htt…   176 The …  -600 2022-09-27 21:32:59
#  6 Unknown   India/… images… Arabic  "htt…   288 One …  1200 2022-09-27 21:32:59
#  7 Unknown   Iceland images… Old No… "htt…   384 Njál…  1350 2022-09-27 21:32:59
#  8 Jane Aus… United… images… English "htt…   226 Prid…  1813 2022-09-27 21:32:59
#  9 Honoré d… France  images… French  "htt…   443 Le P…  1835 2022-09-27 21:32:59
# 10 Samuel B… Republ… images… French… "htt…   256 Moll…  1952 2022-09-27 21:32:59
# … with 90 more rows, and abbreviated variable names ¹​imageLink, ²​language
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows

    现在请用 dplyr::mutate 向 withDate DataFrame 的内容添加另外两列。 新的 month 和 year 列包含来自 today 列的月份和年份数值。 然后将这些内容写入一个名为 withMMyyyy 的新 DataFrame 中，并使用 dplyr::select 和 dplyr::collect 打印新 DataFrame 前十行（默认）中的 author、title、month 和 year 列：
    

    withMMyyyy <- withDate %>%
  mutate(month = month(today),
         year  = year(today))
collect(select(withMMyyyy, c("author", "title", "month", "year")))
# A tibble: 100 × 4
#    author                  title                                     month  year
#    <chr>                   <chr>                                     <int> <int>
#  1 Chinua Achebe           Things Fall Apart                             9  2022
#  2 Hans Christian Andersen Fairy tales                                   9  2022
#  3 Dante Alighieri         The Divine Comedy                             9  2022
#  4 Unknown                 The Epic Of Gilgamesh                         9  2022
#  5 Unknown                 The Book Of Job                               9  2022
#  6 Unknown                 One Thousand and One Nights                   9  2022
#  7 Unknown                 Njál's Saga                                   9  2022
#  8 Jane Austen             Pride and Prejudice                           9  2022
#  9 Honoré de Balzac        Le Père Goriot                                9  2022
# 10 Samuel Beckett          Molloy, Malone Dies, The Unnamable, the …     9  2022
# … with 90 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows

    现在使用 dplyr::mutate 向 withMMyyyy DataFrame 的内容添加另外两列。 新的 formatted_date 列包含来自 today 列的 yyyy-MM-dd 部分，而新的 day 列包含来自新 formatted_date 列的日期数值。 然后将这些内容写入一个名为 withUnixTimestamp 的新 DataFrame 中，并使用 dplyr::select 和 dplyr::collect 打印新 DataFrame 前十行（默认）中的 title、formatted_date 和 day 列：
    

    withUnixTimestamp <- withMMyyyy %>%
  mutate(formatted_date = date_format(today, "yyyy-MM-dd"),
         day            = dayofmonth(formatted_date))
collect(select(withUnixTimestamp, c("title", "formatted_date", "day")))
# A tibble: 100 × 3
#    title                                           formatted_date   day
#    <chr>                                           <chr>          <int>
#  1 Things Fall Apart                               2022-09-27        27
#  2 Fairy tales                                     2022-09-27        27
#  3 The Divine Comedy                               2022-09-27        27
#  4 The Epic Of Gilgamesh                           2022-09-27        27
#  5 The Book Of Job                                 2022-09-27        27
#  6 One Thousand and One Nights                     2022-09-27        27
#  7 Njál's Saga                                     2022-09-27        27
#  8 Pride and Prejudice                             2022-09-27        27
#  9 Le Père Goriot                                  2022-09-27        27
# 10 Molloy, Malone Dies, The Unnamable, the trilogy 2022-09-27        27
# … with 90 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows

    创建一个临时视图
    

    可以在内存中创建基于现有 DataFrame 的命名临时视图。 例如，在笔记本单元格中运行以下代码，使用 SparkR::createOrReplaceTempView 获取上文名为 jsonTable 的 DataFrame 的内容，并从中创建一个名为 timestampTable 的临时视图。 然后使用 sparklyr::spark_read_table 读取临时视图的内容。 使用 sparklyr::collect 打印临时表的前 10 行（默认）：
    

    createOrReplaceTempView(withTimestampDF, viewName = "timestampTable")
spark_read_table(
  sc = sc,
  name = "timestampTable"
) %>% collect()
# A tibble: 100 × 10
#    author    country image…¹ langu…² link  pages title  year today
#    <chr>     <chr>   <chr>   <chr>   <chr> <int> <chr> <int> <dttm>
#  1 Chinua A… Nigeria images… English "htt…   209 Thin…  1958 2022-09-27 21:11:56
#  2 Hans Chr… Denmark images… Danish  "htt…   784 Fair…  1836 2022-09-27 21:11:56
#  3 Dante Al… Italy   images… Italian "htt…   928 The …  1315 2022-09-27 21:11:56
#  4 Unknown   Sumer … images… Akkadi… "htt…   160 The … -1700 2022-09-27 21:11:56
#  5 Unknown   Achaem… images… Hebrew  "htt…   176 The …  -600 2022-09-27 21:11:56
#  6 Unknown   India/… images… Arabic  "htt…   288 One …  1200 2022-09-27 21:11:56
#  7 Unknown   Iceland images… Old No… "htt…   384 Njál…  1350 2022-09-27 21:11:56
#  8 Jane Aus… United… images… English "htt…   226 Prid…  1813 2022-09-27 21:11:56
#  9 Honoré d… France  images… French  "htt…   443 Le P…  1835 2022-09-27 21:11:56
# 10 Samuel B… Republ… images… French… "htt…   256 Moll…  1952 2022-09-27 21:11:56
# … with 90 more rows, 1 more variable: month <chr>, and abbreviated variable
#   names ¹​imageLink, ²​language
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows, and `colnames()` to see all variable names

    对 DataFrame 执行统计分析
    

    可以使用 sparklyr 和 dplyr 进行统计分析。
    

    例如创建一个 DataFrame 来运行统计信息。 为此，请在笔记本单元格中运行以下代码，使用 sparklyr::sdf_copy_to 将内置到 R 中的 iris 数据集的内容写入名为 iris 的 DataFrame 中。 使用 sparklyr::sdf_collect 打印临时表的前 10 行（默认）：
    

    irisDF <- sdf_copy_to(
  sc        = sc,
  x         = iris,
  name      = "iris",
  overwrite = TRUE
sdf_collect(irisDF, "row-wise")
# A tibble: 150 × 5
#    Sepal_Length Sepal_Width Petal_Length Petal_Width Species
#           <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl> <chr>
#  1          5.1         3.5          1.4         0.2 setosa
#  2          4.9         3            1.4         0.2 setosa
#  3          4.7         3.2          1.3         0.2 setosa
#  4          4.6         3.1          1.5         0.2 setosa
#  5          5           3.6          1.4         0.2 setosa
#  6          5.4         3.9          1.7         0.4 setosa
#  7          4.6         3.4          1.4         0.3 setosa
#  8          5           3.4          1.5         0.2 setosa
#  9          4.4         2.9          1.4         0.2 setosa
# 10          4.9         3.1          1.5         0.1 setosa
# … with 140 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows

    现在使用 dplyr::group_by 按 Species 列对行进行分组。 使用 dplyr::summarize 和 dplyr::percentile_approx 通过 Species 按 Sepal_Length 列的第 25、50、75、100 分位数计算汇总统计信息。 使用 sparklyr::collect 打印结果：
    

    dplyr::summarize 仅接受符合 Hive 内置函数（也称为 UDF）和内置聚合函数（也称为 UDAF）的参数。 有关常规信息，请参阅 Hive 函数。 有关 percentile_approx 的信息，请参阅内置聚合函数 (UDAF)。
    

    quantileDF <- irisDF %>%
  group_by(Species) %>%
  summarize(
    quantile_25th = percentile_approx(
      Sepal_Length,
    quantile_50th = percentile_approx(
      Sepal_Length,
    quantile_75th = percentile_approx(
      Sepal_Length,
    quantile_100th = percentile_approx(
      Sepal_Length,
collect(quantileDF)
# A tibble: 3 × 5
#   Species    quantile_25th quantile_50th quantile_75th quantile_100th
#   <chr>              <dbl>         <dbl>         <dbl>          <dbl>
# 1 virginica            6.2           6.5           6.9            7.9
# 2 versicolor           5.6           5.9           6.3            7
# 3 setosa               4.8           5             5.2            5.8

    可以使用以下方法计算类似的结果，例如使用 sparklyr::sdf_quantile：
    

    print(sdf_quantile(
  x = irisDF %>%
    filter(Species == "virginica"),
  column = "Sepal_Length",
  probabilities = c(0.25, 0.5, 0.75, 1.0)
# 25%  50%  75% 100%
# 6.2  6.5  6.9  7.9
     
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