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Spark 데이터프레임 열에서 최대값을 가져오는 최상의 방법

스택큐힙리스트 2023. 12. 1. 00:02
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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.

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