UDF-функции Spark для обработки данных

Обработку данных большого объёма можно удобно и быстро производить на кластере с помощью Spark. Но что делать, если встроенных функций не хватает? Написать свою!

Во время работы с таблицами в Spark возникают ситуации, когда для обработки данных набора встроенных функций оказывается недостаточно. В этом случае можно выгрузить таблицу в Pandas DataFrame и обрабатывать данные на Python привычными функциями. Однако, есть способ сделать это быстрее – UDF-функции в Spark.

UDF (User Defined Functions) – это функции, которые не содержатся во встроенных модулях Spark и определяются самим пользователем. UDF позволяют расширить возможности обработки данных и могут содержать в себе комбинацию встроенных функций.

Разберём работу UDF-функций на примере задачи парсинга поля таблицы. Например, есть таблица Hive, состоящая из колонок ID и Comment. В последней содержатся строки с ФИО, датой рождения и номером договора клиента определенной структуры (таблица 1).

Таблица 1 – Пример таблицы в Hive (идентификационные данные пользователей фиктивны, любые совпадения случайны).

Задача – разбить комментарий на отдельные столбцы (ФИО, дата рождения и номер договора).

Записываем таблицу из Hive в Spark DataFrame и выводим результат на экран. По умолчанию, при использовании метода show(), длинные строки отображаются не полностью. Чтобы этого не произошло, используем параметр «truncate» со значением «False».

data = spark.sql('''select * from schema.table''') data.show(truncate=False) +---+-------------------------------------------------------------------+ |ID |Comment | +---+-------------------------------------------------------------------+ |4 |ФИО: Сидорова Любовь Ивановна, ДР: 01.01.2003, Номер договора: 0104| |3 |ФИО: Иванова Юлия Сергеевна, ДР: 01.01.2002, Номер договора: 0103 | |5 |ФИО: Сидоров Василий Петрович, ДР: 01.01.2004, Номер договора: 0105| |1 |ФИО: Иванов Иван Иванович, ДР: 01.01.2000, Номер договора: 0101 | |2 |ФИО: Петров Петр Петрович, ДР: 01.01.2001, Номер договора: 0102 | +---+-------------------------------------------------------------------+

Переходим, непосредственно, к объявлению UDF. Импортируем библиотеки с регулярными выражениями и модуль с функциями pyspark.

import re import pyspark.sql.functions as f

Для каждого результирующего поля (ФИО, дата рождения, номер договора) будем применять свою функцию. Прежде всего, объявляем их с помощью «def» и описываем внутри выполняемые действия. Здесь для извлечения информации в каждой строке находим нужную подстроку и удаляем сами сущности, указывающие на структуру («ФИО:», «ДР:», «Номер договора:»).

def pars_name(text): result = re.findall(r'ФИО:\s[^,]*', text) result = re.sub(r'ФИО:\s','', result[0]) return result def pars_birthday(text): result = re.findall(r'ДР:\s[^,]*', text) result = re.sub(r'ДР:\s','', result[0]) return result def pars_contract(text): result = re.findall(r'Номер договора:\s[^,]*', text) result = re.sub(r'Номер договора:\s','', result[0]) return result

Далее, необходимо провести регистрацию функций, используя метод udf() модуля pyspark.sql.functions. В параметрах указываем саму функцию и тип её выходных данных. Для описанных выше процедур парсинга результатами будут строки (StringType()). Чтобы функция применилась к каждому элементу столбца, а не к одной строке, используем Лямбда-функцию Python.

U_name = f.udf(lambda text :pars_name(text), StringType()) U_birthday = f.udf(lambda text :pars_birthday(text), StringType()) U_contract = f.udf(lambda text :pars_contract(text), StringType())

Применение UDF-функций происходит путём добавления новых столбцов в DataFrame.

data = data.withColumn('Name',U_name('Comment')).withColumn('Birthday', U_birthday('Comment')).withColumn('Contract',U_contract('Comment')) data.show(truncate=False)

Результат – DataFrame Spark с новыми отдельными полями, который, при необходимости, можно легко сохранить как таблицу в Hive. Кроме того, появляется возможность продолжить обработку данных внутри Spark, соединяя результат с другими таблицами по полученным столбцам.

UDF-функции позволяют проводить дополнительную обработку данных в Spark, выходящую за рамки возможностей встроенных функций. Рассмотрели пример парсинга столбца со строками определённой структуры, однако, они могут находить применение в самых различных задачах обработки данных.