Spark—15分钟教程

作者|Andrea Ialenti
编译|VK
来源|Towards Datas Science

正如在我几乎所有关于这个工具的文章中都写到，Spark和SQL一样非常容易使用。但不管我花多少时间写代码，我只是无法在我的大脑中永久性地存储Spark API(有人会说我的记忆就像RAM一样，小而易失)。

无论你是想快速入门介绍sparksql，还是急于编写你的程序，还是像我一样需要一份备忘单，我相信你会发现这篇文章很有用。

这篇文章的目的是介绍sparksql的所有主要函数/特性，在片段中，你将始终看到原始的SQL查询及其在PySpark中的翻译。

我将在这个数据集上执行我的代码：https://drive.google.com/file...

在几个月前，我为另一篇文章创建了这个数据集，它由三个简单的表组成：

基础知识

Apache Spark是一个用于大规模并行数据处理的引擎。这个框架的一个令人惊奇的特性是它以多种语言公开api：我通常使用Scala与它交互，但是也可以使用SQL、Python甚至Java和R。

当我们编写Spark程序时，首先要知道的是，当我们执行代码时，我们不一定要对数据执行任何操作。实际上，该工具有两种类型的API调用：转换和操作。

Spark转换背后的范例被称为“延后计算”，这意味着实际的数据计算在我们要求采取行动之前不会开始。

为了理解这一概念，设想一下你需要对一个列执行SELECT和重命名的情况：如果不调用某个操作(例如collect或count)，那么你的代码只不过是定义了所谓的Spark执行计划。

Spark以有向无环图(非常著名的DAG)组织执行计划。此结构描述将要执行的确切操作，并使调度器能够决定在给定时间执行哪个任务。

正如Miyagi先生告诉我们的：

1. 上蜡：定义DAG(变换)
2. 脱蜡：执行DAG(动作)

与Spark交互

太好了，我们从哪里开始交互？使用Spark有多种方法：

• 使用IDE：我建议使用IntelliJ或PyCharm，但我想你可以选择任何你想要的东西。查看附录中的PyCharm快速入门(在本地运行查询)。我认为可以从你的本地环境使用远程Spark executor，但说实话，我从来没有进行过这种配置。
• Jupyter Notebooks+Sparkmagic：Sparkmagic是一组工具，用于通过Spark REST服务器Livy与远程Spark集群交互工作[1]。这是在AWS、Azure或googlecloud等云系统上工作时使用Spark的主要方式。大多数云提供商都有一项服务，可以在大约10分钟内配置集群和notebooks 。
• 通过使用spark shell的终端：有时你不希望在你和数据之间有任何东西(例如，对一个表进行超级快速的检查)；在这种情况下，你只需打开一个终端并启动spark shell。

文章的代码主要用于IDE。

在编写任何查询之前，我们需要导入一些库并启动一个Spark会话(使用Dataset和DataFrame 的API编程)。下面的PySpark和Scala代码段将加载你需要的所有内容(假设你已经配置了系统)。之后，为了简单起见，我们将只看到PySpark代码。除了一些细微差别外，scalaapi基本相同。

PySpark

# 导入Spark
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *

# 初始化Spark会话
spark = SparkSession.builder \
    .master("local") \
    .appName("SparkLikeABoss") \
    .getOrCreate()

Scala

//  导入Spark
import org.apache.spark.sql._
import org.apache.spark.sql.functions._

//  初始化Spark会话
val spark = SparkSession.builder.
      master("local")
      .appName("spark session example")
      .getOrCreate()

解释数据集、数据帧和RDD之间的差异篇幅将过长，所以我跳过这一部分，假装它不存在。

基本操作

你能写的最简单的查询可能是你所用过的最重要的查询。让我们看看如何使用Sales表进行基本操作。

简单的Select语句和显示数据

#  以Parquet格式读取源表
sales_table = spark.read.parquet("./data/sales_parquet")

'''
SELECT *
FROM sales_table
'''
#   执行计划
sales_table_execution_plan = sales_table.select(col("*"))
#   Show (Action) - 显示5行，列宽不受限制
sales_table_execution_plan.show(5, True)

#  以Parquet格式读取源表
sales_table = spark.read.parquet("./data/sales_parquet")

'''
SELECT order_id AS the_order_id,
       seller_id AS the_seller_id,
       num_pieces_sold AS the_number_of_pieces_sold
FROM sales_table
'''
#  以一行代码执行计划和显示出来
sales_table_execution_plan = sales_table.select(
    col("order_id").alias("the_order_id"),
    col("seller_id").alias("the_seller_id"),
    col("num_pieces_sold").alias("the_number_of_pieces_sold")
).show(5, True)

我们在代码片段中所做的第一件事是定义执行计划；只有当我们获得show操作时，才会执行该计划。

我们可以在Spark计划中调用的其他操作示例包括：

• collect()—返回整个数据集
• count()—返回行数
• take(n)-从数据集中返回n行
• show(n，truncate=False)-显示n行。你可以决定截断结果或显示字段的所有长度

另一个值得注意的有趣的事情是列是由col对象标识的。在本例中，我们让Spark推断这些列属于哪个数据帧。

我们可以使用语法execution_plan_variable[“column_name”]来指定列来自哪个执行计划。使用此替代语法，我们可以得到：

#   以Parquet格式读取源表
sales_table = spark.read.parquet("./data/sales_parquet")

'''
SELECT order_id AS the_order_id,
       seller_id AS the_seller_id,
       num_pieces_sold AS the_number_of_pieces_sold
FROM sales_table
'''
#  以一行代码执行计划和显示出来
sales_table_execution_plan = sales_table.select(
    sales_table["order_id"].alias("the_order_id"),
    sales_table["seller_id"].alias("the_seller_id"),
    sales_table["num_pieces_sold"].alias("the_number_of_pieces_sold")
).show(5, True)

在处理连接时，限定字段的源表尤为重要(例如，两个表可能有两个同名字段，因此仅使用col对象不足以消除歧义)。Scala中的语法略有不同：

// Qualify the source execution plan in Scala
sales_table.col("order_id")

重命名和添加列

有时我们只想重命名一个列，或者我们想添加一个新的列并进行一些计算(例如，在以下情况下)：

#   以Parquet格式读取源表
sales_table = spark.read.parquet("./data/sales_parquet")

'''
SELECT order_id,
       product_id,
       seller_id,
       date,
       num_pieces_sold AS pieces,
       bill_raw_text
FROM sales_table a
'''
sales_table_execution_plan = sales_table. \
    withColumnRenamed("num_pieces_sold", "pieces")

sales_table_execution_plan.show()

#   以Parquet格式读取源表
sales_table = spark.read.parquet("./data/sales_parquet")

'''
SELECT order_id,
       product_id,
       seller_id,
       date,
       num_pieces_sold,
       bill_raw_text,
       num_pieces_sold % 2 AS num_pieces_sold_is_even
FROM sales_table a
'''
sales_table_execution_plan = sales_table. \
    withColumn("num_pieces_sold_is_even", col("num_pieces_sold")%2)

sales_table_execution_plan.show()

简单聚合

Spark支持所有主要的聚合函数。以下示例仅指“简单”的示例(例如平均值、总和、计数等)。稍后将介绍数组的聚合。

#   以Parquet格式读取源表
sales_table = spark.read.parquet("./data/sales_parquet")

'''
SELECT product_id,
       SUM(num_pieces_sold) AS total_pieces_sold,
       AVG(num_pieces_sold) AS average_pieces_sold,
       MAX(num_pieces_sold) AS max_pieces_sold_of_product_in_orders,
       MIN(num_pieces_sold) AS min_pieces_sold_of_product_in_orders,
       COUNT(num_pieces_sold) AS num_times_product_sold
FROM sales_table
GROUP BY product_id
'''
sales_table_execution_plan = sales_table.groupBy(
    col("product_id")
).agg(
    sum("num_pieces_sold").alias("total_pieces_sold"),
    avg("num_pieces_sold").alias("average_pieces_sold"),
    max("num_pieces_sold").alias("max_pieces_sold_of_product_in_orders"),
    min("num_pieces_sold").alias("min_pieces_sold_of_product_in_orders"),
    count("num_pieces_sold").alias("num_times_product_sold")
)

sales_table_execution_plan.show()

显示架构

显示命令的“table”有点误导人；更精确的定义是“显示执行计划”。使用Spark API，我们可以一个接一个地传递多个操作；使用printSchema API，如果在磁盘上写入执行计划的结果，我们将输出最终表的样子。

在下面的示例中，我们重命名一些列，进行聚合，然后添加另一列。

#   以Parquet格式读取源表
sales_table = spark.read.parquet("./data/sales_parquet")

'''
-- 创建一个临时表，进行一些重命名
CREATE TABLE temp_1 AS
SELECT seller_id AS the_seller,
       num_pieces_sold AS pieces,
       product_id
FROM sales_table;
--对新表进行聚合
CREATE TABLE temp_2 AS
SELECT product_id,
       SUM(pieces) AS total_pieces
FROM temp_1
GROUP BY product_id;
-- 添加列
SELECT a.*,
       1 AS fake_column
FROM temp2 a;
'''
sales_table_execution_plan = sales_table. \
    withColumnRenamed("seller_id", "the_seller"). \
    withColumnRenamed("num_pieces_sold", "pieces").\
groupBy(
    col("product_id")
).agg(
    sum("pieces").alias("total_pieces")
).withColumn("fake_column", lit(1))

#   输出 Schema
sales_table_execution_plan.printSchema()

printSchema的输出是：

root
 |-- product_id: string (nullable = true)
 |-- total_pieces: double (nullable = true)
 |-- fake_column: integer (nullable = false)

请注意，printSchema不会触发操作；相反，Spark会评估执行计划，以了解DAG在输出列中的位置。由于这个原因，这个操作比show快得多，show会触发DAG的执行。

解释执行计划

可以通过explain API获得有关触发操作时引擎将执行的操作的更详细的说明。在这种情况下，我们将获得Spark将执行的操作的详细说明。让我们对上一个查询调用explain：

#   输出 Schema
sales_table_execution_plan.printSchema()

== Physical Plan ==
*(2) HashAggregate(keys=[product_id#361], functions=[sum(cast(pieces#379 as double))])
+- Exchange hashpartitioning(product_id#361, 200)
   +- *(1) HashAggregate(keys=[product_id#361], functions=[partial_sum(cast(pieces#379 as double))])
      +- *(1) Project [product_id#361, num_pieces_sold#364 AS pieces#379]
         +- *(1) FileScan parquet [product_id#361,num_pieces_sold#364] Batched: true, Format: Parquet, Location: InMemoryFileIndex[file:<PATH_TO_FILE>/sales_parquet], PartitionFilters: [], PushedFilters: [], ReadSchema: struct<product_id:string,num_pieces_sold:string>

老实说，我从来没有发现explain API太有用，尤其是当DAG开始变得庞大和复杂时。在Spark UI中可以找到一个更好的视图，它公开了相同信息的图形表示。

Select Distinct

#   以Parquet格式读取源表
sales_table = spark.read.parquet("./data/sales_parquet")

'''
SELECT DISTINCT seller_id,
       date
FROM sales_table
'''
sales_table_execution_plan = sales_table.select(
    col("seller_id"), col("date")
).distinct()

#   输出 Schema
sales_table_execution_plan.show()

Case When

在Spark中很好地实现了该操作(不需要特殊的udf)；让我们简单地用sales_table将每一行插入到不同的bucket中，具体取决于num_pieces_selled：

#   以Parquet格式读取源表
sales_table = spark.read.parquet("./data/sales_parquet")

'''
SELECT seller_id,
       CASE WHEN num_pieces_sold < 30 THEN 'Lower than 30',
            WHEN num_pieces_sold < 60 THEN 'Between 31 and 60'
            WHEN num_pieces_sold < 90 THEN 'Between 61 and 90'
            ELSE 'More than 91' AS sales_bucket
FROM sales_table
'''
sales_table_execution_plan = sales_table.select(
    col("seller_id"),
    when(col("num_pieces_sold") < 30, "Lower than 30").
    when(col("num_pieces_sold") < 60, "Between 31 and 60").
    when(col("num_pieces_sold") < 90, "Between 61 and 90").
    otherwise("More than 91").alias("sales_bucket")
)

sales_table_execution_plan.show()

Union All

有时我们需要将流分成多个部分，然后将所有内容合并到一个表中；在SQL中，这是用UNION ALL表示的。在spark2.1中，在执行union all操作之前必须对列进行排序。

幸运的是，spark2.3使用列名来对齐合并的执行计划。在下面的示例中，我们首先将表拆分为两部分，然后将这些部分合并在一起(完全没有必要，但它将演示如何使用API)：

#   以Parquet格式读取源表
sales_table = spark.read.parquet("./data/sales_parquet")

'''
CREATE TABLE part_1 AS
SELECT *
FROM sales_table
WHERE num_pieces_sold > 50;
CREATE TABLE part_2 AS
SELECT *
FROM sales_table
WHERE num_pieces_sold <= 50;
SELECT *
FROM part_1
 UNION ALL
SELECT *
FROM part_2
'''
#   分离part1
sales_table_execution_plan_part_1 = sales_table.where(col("num_pieces_sold") > 50)

#   分离part2
sales_table_execution_plan_part_2 = sales_table.where(col("num_pieces_sold") <= 50)

#   合并
sales_table_execution_plan = sales_table_execution_plan_part_1.unionByName(sales_table_execution_plan_part_2)

sales_table_execution_plan.explain()

让我们看看解释，看看幕后发生了什么：

Union
:- *(1) Project [order_id#483, product_id#484, seller_id#485, date#486, num_pieces_sold#487, bill_raw_text#488]
:  +- *(1) Filter (isnotnull(num_pieces_sold#487) && (cast(num_pieces_sold#487 as int) > 50))
:     +- *(1) FileScan parquet [order_id#483,product_id#484,seller_id#485,date#486,num_pieces_sold#487,bill_raw_text#488] Batched: true, Format: Parquet, Location: InMemoryFileIndex[file:<FILE_PATH>/sales_parquet], PartitionFilters: [], PushedFilters: [IsNotNull(num_pieces_sold)], ReadSchema: struct<order_id:string,product_id:string,seller_id:string,date:string,num_pieces_sold:string,bill...
+- *(2) Project [order_id#483, product_id#484, seller_id#485, date#486, num_pieces_sold#487, bill_raw_text#488]
   +- *(2) Filter (isnotnull(num_pieces_sold#487) && (cast(num_pieces_sold#487 as int) <= 50))
      +- *(2) FileScan parquet [order_id#483,product_id#484,seller_id#485,date#486,num_pieces_sold#487,bill_raw_text#488] Batched: true, Format: Parquet, Location: InMemoryFileIndex[file:<FILE_PATH>/sales_parquet], PartitionFilters: [], PushedFilters: [IsNotNull(num_pieces_sold)], ReadSchema: struct<order_id:string,product_id:string,seller_id:string,date:string,num_pieces_sold:string,bill...

表正在合并。

Spark的Join

当代码出现性能问题时，连接通常是我们首先要查看的地方。Spark引擎在并行化非连接操作方面相当出色，但在连接任务时可能需要进行调整。

我写了一整篇关于这个主题的文章，所以我不会再深入讨论这个问题：如果你想知道更多，或者你遇到了一些连接性能问题，我建议你看看：https://towardsdatascience.co...

同时，这里是连接的语法。在示例中，我们将连接Sales和Sellers表。

#   以Parquet格式读取源表
sales_table = spark.read.parquet("./data/sales_parquet")
sellers_table = spark.read.parquet("./data/sellers_parquet")

'''
SELECT a.*,
       b.*
FROM sales_table a
    LEFT JOIN sellers_table b
        ON a.seller_id = b.seller_id
'''
#   左连接
left_join_execution_plan = sales_table.join(sellers_table, 
                   on=sales_table["seller_id"] == sellers_table["seller_id"], 
                   how="left")

#   内连接
inner_join_execution_plan = sales_table.join(sellers_table, 
                   on=sales_table["seller_id"] == sellers_table["seller_id"], 
                   how="inner")

#   右连接
right_join_execution_plan = sales_table.join(sellers_table, 
                   on=sales_table["seller_id"] == sellers_table["seller_id"], 
                   how="right")

#  全外连接
full_outer_join_execution_plan = sales_table.join(sellers_table, 
                   on=sales_table["seller_id"] == sellers_table["seller_id"], 
                   how="full_outer")

除了传统的连接类型(左、右、内、交叉等)，Spark还支持半连接和反连接;这两个基本上是在Spark中表示操作和不表示操作的一种方式:

#   以Parquet格式读取源表
sales_table = spark.read.parquet("./data/sales_parquet")
sellers_table = spark.read.parquet("./data/sellers_parquet")


'''
SELECT *
FROM sales_table
WHERE seller_id IN (SELECT seller_id FROM sellers_table)
'''
# 左半连接是在SQL中表示IN操作的一种方式
semi_join_execution_plan = sales_table.join(sellers_table, 
                on=sales_table["seller_id"] == sellers_table["seller_id"], 
                how="left_semi")

semi_join_execution_plan.show()

#   以Parquet格式读取源表
sales_table = spark.read.parquet("./data/sales_parquet")
sellers_table = spark.read.parquet("./data/sellers_parquet")

'''
SELECT *
FROM sales_table
WHERE seller_id NOT IN (SELECT seller_id FROM sellers_table)
'''
# 左反连接是在SQL中表示NOT IN操作的一种方式
anti_join_execution_plan = sales_table.join(sellers_table,
                on=sales_table["seller_id"] == sellers_table["seller_id"],
                how="left_anti")

anti_join_execution_plan.show()

Window函数

window函数对定义为frame或window的特定行子集执行计算。典型的例子是子群的排序。在我们的玩具数据集中，假设我们想知道，对于每个卖家来说，什么是销售最多的产品。要提取这些信息，我们需要：

1. 定义我们将应用排序函数的“分区”：我们需要对每个卖家的产品执行一次排序操作
2. 应用我们的首选排序函数：dense_rank, `rank, row_number`。下面是Spark中的窗口函数列表。

下图是我们希望如何分区数据的示例：

#   导入 Window
from pyspark.sql.window import Window

#   以Parquet格式读取源表
sales_table = spark.read.parquet("./data/sales_parquet")

'''
SELECT seller_id,
       product_id,
       total_pieces,
       dense_rank() OVER (PARTITION BY seller_id ORDER BY total_pieces DESC) as rank
FROM (
    SELECT seller_id,
           product_id,
           SUM(total_pieces_sold) AS total_pieces
    FROM sales_table
    GROUP BY seller_id,
           product_id
)
'''

sales_table_agg = sales_table.groupBy(col("seller_id"), col("product_id")).agg(sum("num_pieces_sold").alias("total_pieces"))

#  定义窗口:在卖方ID上对表进行分区，并根据销售的总块对每个组进行排序
window_specifications = Window.partitionBy(col("seller_id")).orderBy(col("total_pieces").asc())

# 应用dense_rank函数，根据上面的规范创建窗口
sales_table_agg.withColumn('dense_rank', dense_rank().over(window_specifications)).show()

字符串

数据科学家在处理数据时面临的另一组非常常见的操作，包括从字符串中提取信息。当然，有很多Spark API可以对文本数据进行几乎任何(基本)操作。

让我们先从简单的LIKE运算符开始，然后再讨论正则表达式的用法。对于API的完整列表，我将参考文档；下面是可能使用最多的API。

Like

在下面的示例中，我们希望使用sales表来选择bill_raw_text类似于“ab%cd%”的所有字符串(即，以字符串ab开头，中间有一个字符串cd。

#   以Parquet格式读取源表
sales_table = spark.read.parquet("./data/sales_parquet")

'''
SELECT *
WHERE bill_raw_text LIKE 'ab%cd%'
'''
sales_table_execution_plan = sales_table.where(
    col('bill_raw_text').like("ab%cd%")
)

sales_table_execution_plan.show()

有时我们想要找到的模式更复杂，无法用简单的通配符来表达。在这种情况下，我们需要使用正则表达式。让我们深入研究几个函数。在下面的示例中，我们将始终应用相同的正则表达式。

(ab[cd]{2,4})|(aa[abcde]{1,2})

Like的正则表达式(Regex)

#   以Parquet格式读取源表
sales_table = spark.read.parquet("./data/sales_parquet")

'''
SELECT *
FROM sales_table
WHERE bill_raw_text RLIKE '(ab[cd]{2,4})|(aa[abcde]{1,2})'
'''
sales_table_execution_plan = sales_table.where(
    col('bill_raw_text').rlike("(ab[cd]{2,4})|(aa[abcde]{1,2})")
)

sales_table_execution_plan.show()

用正则表达式提取模式

#   以Parquet格式读取源表
sales_table = spark.read.parquet("./data/sales_parquet")

'''
SELECT DISTINCT REGEXP_EXTRACT(bill_raw_text, '(ab[cd]{2,4})|(aa[abcde]{1,2})') AS extracted_pattern
WHERE REGEXP_EXTRACT(bill_raw_text, '(ab[cd]{2,4})|(aa[abcde]{1,2})') <> "
FROM sales_table
'''
sales_table_execution_plan = sales_table.select(
    #  最后一个整数表示要提取哪一组
    regexp_extract(col('bill_raw_text'), "(ab[cd]{2,4})|(aa[abcde]{1,2})", 0).alias("extracted_pattern")
).where(col("extracted_pattern") != "").distinct()

sales_table_execution_plan.show(100,False)

数组操作

数组是一种数据类型，。Spark实现了很多函数来操作数组(准确地说，从2.4版开始就是这样)。让我们深入了解基本情况。

数组聚合

将列转换为数组与调用聚合函数一样简单。Spark 2.3有两种主要的数组聚合函数collect_set和collect_list：第一种只包含唯一的元素，而后一种只是将组转换为列表。

#   以Parquet格式读取源表
sales_table = spark.read.parquet("./data/sales_parquet")

'''
SELECT COLLECT_SET(num_pieces_sold) AS num_pieces_sold_set,
       COLLECT_LIST(num_pieces_list) AS num_pieces_sold_list,
       seller_id
FROM sales_table
GROUP BY seller_id
'''
sales_table_execution_plan = sales_table.groupBy(col("seller_id")).agg(
    collect_set(col("num_pieces_sold")).alias("num_pieces_sold_set"),
    collect_list(col("num_pieces_sold")).alias("num_pieces_sold_list"),

)

sales_table_execution_plan.show(10, True)

分解阵列

聚合的逆操作是“数组分解”，即从水平数组生成“垂直”列。为此，我们可以使用explode函数。

#   以Parquet格式读取源表
sales_table = spark.read.parquet("./data/sales_parquet")

'''
CREATE TABLE sales_table_aggregated AS
SELECT COLLECT_SET(num_pieces_sold) AS num_pieces_sold_set,
       seller_id
FROM sales_table
GROUP BY seller_id;
SELECT EXPLODE(num_pieces_sold_set) AS exploded_num_pieces_set
FROM sales_table_aggregated;
'''
sales_table_execution_aggregated = sales_table.groupBy(col("seller_id")).agg(
    collect_set(col("num_pieces_sold")).alias("num_pieces_sold_set")
)

sales_table_execution_exploded = sales_table_execution_aggregated.select(
    explode(col("num_pieces_sold_set")).alias("exploded_num_pieces_set")
)

sales_table_execution_exploded.show(10, True)

其他使用数组的操作(从Spark 2.4开始)

不幸的是，Spark 2.3不支持对数组执行太多操作。幸运的是，Spark 2.4可以！Spark 2.4之后提供的一些功能包括：

• array_except(array1，array2)-返回array1中的元素数组，而不是array2中的元素，没有重复项。
• array_intersect(array1，array2)-返回array1和array2相交的元素数组，不包含重复项。
• array_join(array，delimiter[，nullReplacement])-使用分隔符和可选字符串连接给定数组的元素。
• array_max(array)-返回数组中的最大值。跳过空元素。
• array_min(array)-返回数组中的最小值。跳过空元素。
• array_sort(array)-按升序对输入数组进行排序。输入数组的元素必须是可排序的。空元素将放在返回数组的末尾。

等等。以上定义直接取自参考文献。我建议你查一下，以便有更多的细节！

UDFs

最后，用户定义函数。当我们在默认的api中找不到转换时，udf就是一种方法。

UDF是一个定制函数，程序员可以像我们目前看到的所有api一样定义并应用于列。它们提供了最大的灵活性(我们几乎可以在其中编写任何代码)；缺点是Spark将它们视为黑匣子，因此内部的Spark引擎优化器(Catalyst)无法进行任何优化：udf可能会减慢我们的代码速度。

作为一个示例，让我们实现一个UDF，它模拟函数array_repeat(element，count)，该函数返回一个包含元素count次的数组。

from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import ArrayType, StringType

#  创建将在UDF中使用的函数
def array_repeat_custom(element, count):
  list = ["{}".format(element) for x in range(0, count)]
  return list

#   将函数转换为UDF。指出UDF的返回类型是一种很好的做法
#   在本例中，返回类型是字符串数组
array_repeat_custom_udf = udf(array_repeat_custom,  ArrayType(StringType()))

#   以Parquet格式读取源表
sales_table = spark.read.parquet("./data/sales_parquet")

#   调用UDF
sales_table_execution_plan = sales_table.select(
    array_repeat_custom_udf(col("num_pieces_sold"), lit(3)).alias("sample_array")
)

sales_table_execution_plan.show()

除了UDF的语法之外，我建议你关注上面使用的lit函数。有些Spark函数只接受列作为输入：如果需要使用常量，则可能需要将该常量转换为“列”。lit函数会创建一列文字值。

下一步

我希望我能够证明Spark并不比SQL更难，他们基本上是一样的。

你可以想象，这篇文章的标题有点夸张：实际上精通这个工具需要15分钟以上的时间；但我相信以上是一个很好的快速入门！

我的建议是开始使用上面的api，因为它们将覆盖70%的用例。当你对基础知识有信心时，我建议你写下面两篇文章，那是一位值得信赖的作者(lol)几个月前写的。第一个问题将挑战你在使用此工具进行开发时遇到的一些经典问题，而第二个问题是对Spark Joins的深入研究。

https://towardsdatascience.co...

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附录-配置PyCharm

在本地(非分布式)环境中安装Spark是一项非常简单的任务。在本附录中，我将向你展示PyCharm Community Edition的基本配置，以便使用Python运行Spark。有五个简单步骤：

1. 下载PyCharm社区版
2. 下载Spark
3. 安装PySpark
4. 配置PyCharm以执行正确的Spark executor
5. 测试是否一切正常

两个注意事项：

• 我假设你的系统中正确安装了Java。
• 在Windows上，需要安装Winutils，这是运行Hadoop所需的一组二进制文件。查看此Git repo了解更多信息：https://github.com/stevelough...。

下载PyCharm社区版

幸运的是，JetBrains有一个PyCharm的开源版本。我们可以简单地从他们的网站下载最新版本。安装很简单。

下载Spark

我们只需要从Spark官方网站下载一个压缩文件。在我写作时，有两个主要版本可用：3.0.1和2.4.7。对于文章的范围，我们可以选择其中之一。

一旦下载完成，我们只需要在一个合适的位置解压包。

安装PySpark

现在是运行PyCharm并安装所需的所有软件包的时候了。首先，让我们打开PyCharm，创建一个新项目和一个新的虚拟环境。

最后，直接从PyCharm安装PySpark：

注意，为了启用提示，我们还应该安装pyspark-stubs包。

配置PyCharm以执行正确的Spark executor

希望我们没有出现任何错误，所以我们只需要指示PyCharm运行正确的Spark执行器。它位于我们解压缩Spark本身的文件夹中。让我们为PyCharm项目创建一个运行配置。

测试是否一切正常

要测试Spark是否正常工作，只需运行以下代码片段

# 导入库
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *

# 初始化Spark会话
spark = SparkSession.builder \
    .master("local") \
    .appName("SparkLikeABoss") \
    .getOrCreate()

print(spark.version)

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