Spark 데이터프레임 열에서 최대값을 가져오는 최상의 방법

Spårk 데이크로그램 리사오 플레인트를 코드레임화 가상들링 실행선 참아를 분석하기 가이드랍니다.

대상을 구현하여 상식을 기존하는 역수이는 리사오 3.0을 구족한다. PySpark에서, 4분적의 개인에 테이블 일참 작업하기 가능리 구현을 거현합니다.

# 메소드 1: describe() 완료
float(df.describe(A).filter(summary = 'max').select(A).first().asDict()['A'])
# 메소드 2: SQL 완료
df.registerTempTable(df_table)
spark.sql(SELECT MAX(A) as maxval FROM df_table).first().asDict()['maxval']
# 메소드 3: groupby() 완료
df.groupby().max('A').first().asDict()['max(A)']
# 메소드 4: RDD를 꽃개를 외로운드링
df.select(A).rdd.max()[0]

위의 각각은 올바른 답을 제공하지만, Spark 프로파일링 도구가 없으므로 어느 것이 가장 좋은지 알 수 없습니다.

Spark 런타임이나 자원 사용 측면에서 위의 방법 중 가장 효율적인 메소드는 직관이나 경험적으로 어떠한 아이디어가 있으신가요? 또는 위의 방법들보다 더 직접적인 방법이 있는지요?

답변 1

>df1.show()
+-----+--------------------+--------+----------+-----------+
|floor|           timestamp|     uid|         x|          y|
+-----+--------------------+--------+----------+-----------+
|    1|2014-07-19T16:00:...|600dfbe2| 103.79211|71.50419418|
|    1|2014-07-19T16:00:...|5e7b40e1| 110.33613|100.6828393|
|    1|2014-07-19T16:00:...|285d22e4|110.066315|86.48873585|
|    1|2014-07-19T16:00:...|74d917a1| 103.78499|71.45633073|
>row1 = df1.agg({x: max}).collect()[0]
>print row1
Row(max(x)=110.33613)
>print row1[max(x)]
110.33613

답은 거의 method3과 같다. 하지만 method3의 asDict()는 제거해도 되는 것 같다.

답변 2

스파크 데이터프레임 컬럼에서 최대값을 얻는 가장 좋은 방법
스파크는 대규모 데이터 처리를위한 놀라운 오픈 소스 분산 처리 시스템이며, 확장성과 연산 속도에 뛰어납니다. 스파크 데이터프레임은 비정형 및 정형 데이터를 처리하는 데 탁월한 기능을 제공합니다. 이러한 데이터프레임에서는 일반적으로 필터링, 집계, 그룹화 및 전처리 작업과 같은 다양한 데이터 조작을 수행할 수 있습니다.
스파크 데이터프레임에서 컬럼의 최대값을 찾는 것은 일반적인 작업이며, 애플리케이션에서 데이터의 통계 정보를 얻는 데 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 스파크 데이터프레임의 컬럼에서 최대값을 찾는 데 가장 효율적인 방법에 대해 알아보겠습니다.
1. 표준 SQL 함수 사용: 스파크는 표준 SQL 함수를 지원하므로, 데이터프레임에서 최대값을 찾기 위해 내장된 SQL 함수를 사용할 수 있습니다. select max(column_name) from dataframe와 같은 쿼리를 사용하여 원하는 컬럼에서 최대값을 검색할 수 있습니다. 이 방법은 간단하고 직관적이지만, 큰 데이터셋에서는 비효율적일 수 있습니다.
2. 집계 함수 사용: 스파크 데이터프레임은 집계 함수를 지원하기 때문에 이를 활용하여 최대값을 찾을 수 있습니다. groupBy() 함수와 agg() 함수를 조합하여 컬럼에서 최대값을 찾는 것이 가능합니다. 예를 들어, dataframe.groupBy().agg({column_name: max})와 같은 방식으로 최대값을 검색할 수 있습니다. 이 방법은 데이터셋의 크기에 관계없이 효율적입니다.
3. 컬럼의 RDD 변환: 스파크 데이터프레임은 내부적으로 RDD(Resilient Distributed Datasets)로 구현되어 있습니다. 따라서 데이터프레임의 컬럼을 RDD로 변환한 후, RDD의 max() 함수를 사용하여 최대값을 검색할 수도 있습니다. 그러나 이렇게 변환하면 데이터 이동 및 직렬화에 시간이 소요되기 때문에 비효율적일 수 있습니다.
4. 컬럼의 값을 수집하고 최대값 검색: 스파크 데이터프레임은 컬럼의 값들을 수집하는 collect() 함수를 제공합니다. 이를 활용하여 컬럼의 모든 값을 수집한 후, 로컬에서 최대값을 검색할 수도 있습니다. 그러나 수집 작업은 전체 데이터셋을 드라이버 메모리로 가져오기 때문에 큰 데이터셋에서는 메모리 문제가 발생할 수 있습니다.
스파크 데이터프레임에서 컬럼의 최대값을 찾는 가장 효율적인 방법은 집계 함수인 max()를 활용하는 것입니다. 이 방법은 스파크의 장점을 최대한 활용하여 로우 수에 관계없이 입력 데이터의 전체 파티셔닝을 활용한 병렬처리를 수행하기 때문에 속도와 확장성면에서 우수합니다. 사용자는 애플리케이션의 성능을 향상시키기 위해 이러한 최적화된 방법을 사용할 수 있습니다.
요약하자면, 스파크 데이터프레임에서 컬럼의 최대값을 찾는 가장 좋은 방법은 집계 함수를 활용하는 것입니다. SQL 함수, 집계 함수, RDD 변환 및 컬럼 값 수집 등 다양한 방법이 있지만, 집계 함수를 사용하는 방법이 가장 효율적이고 권장됩니다. 이를 통해 사용자는 스파크의 강력한 분산 처리 기능을 최대한 활용하여 컬럼의 최대값을 손쉽게 찾을 수 있습니다.