Сравнение двух столбцов массива в Scala Spark

У меня есть формат данных, указанный ниже.

movieId1 | genreList1              | genreList2
--------------------------------------------------
1        |[Adventure,Comedy]       |[Adventure]
2        |[Animation,Drama,War]    |[War,Drama]
3        |[Adventure,Drama]        |[Drama,War]

и пытается создать еще один столбец флагов, который показывает, является ли жанрList2 подмножеством жанраList1

movieId1 | genreList1              | genreList2        | Flag
---------------------------------------------------------------
1        |[Adventure,Comedy]       | [Adventure]       |1
2        |[Animation,Drama,War]    | [War,Drama]       |1
3        |[Adventure,Drama]        | [Drama,War]       |0

я пробовал это

def intersect_check(a: Array[String], b: Array[String]): Int = {
  if (b.sameElements(a.intersect(b))) { return 1 } 
  else { return 2 }
}

def intersect_check_udf =
  udf((colvalue1: Array[String], colvalue2: Array[String]) => intersect_check(colvalue1, colvalue2))

data = data.withColumn("Flag", intersect_check_udf(col("genreList1"), col("genreList2")))

Но это выдает org.apache.spark.SparkException: Failed to execute user defined function. Error. Любые идеи о том, как решить эту проблему. P.S.: Вышеупомянутая функция (intersect_check) работает для Arrays.


apache-spark scala array-column
person Venkatesh Durgumahanthi    schedule 24.05.2017    source источник
comment
проверьте два примера одного и того же набора данных, они не совпадают.   -  person mtoto    schedule 24.05.2017
comment
Спасибо..Обновлено..   -  person Venkatesh Durgumahanthi    schedule 24.05.2017

Ответы (3)


arrow_upward
5
arrow_downward

Мы можем определить udf, который вычисляет длину intersection между двумя столбцами Array и проверяет, равна ли она длине второго столбца. Если да, то второй массив является подмножеством первого.

Кроме того, входы вашего udf должны быть класса WrappedArray[String], а не Array[String]:

import scala.collection.mutable.WrappedArray
import org.apache.spark.sql.functions.col

val same_elements = udf { (a: WrappedArray[String], 
                           b: WrappedArray[String]) => 
  if (a.intersect(b).length == b.length){ 1 }else{ 0 }  
}

df.withColumn("test",same_elements(col("genreList1"),col("genreList2")))
  .show(truncate = false)
+--------+-----------------------+------------+----+
|movieId1|genreList1             |genreList2  |test|
+--------+-----------------------+------------+----+
|1       |[Adventure, Comedy]    |[Adventure] |1   |
|2       |[Animation, Drama, War]|[War, Drama]|1   |
|3       |[Adventure, Drama]     |[Drama, War]|0   |
+--------+-----------------------+------------+----+

Данные

val df = List((1,Array("Adventure","Comedy"), Array("Adventure")),
              (2,Array("Animation","Drama","War"), Array("War","Drama")),
              (3,Array("Adventure","Drama"),Array("Drama","War"))).toDF("movieId1","genreList1","genreList2")
person mtoto    schedule 24.05.2017

arrow_upward
3
arrow_downward

Вот решение, преобразованное с использованием subsetOf

  val spark =
    SparkSession.builder().master("local").appName("test").getOrCreate()

  import spark.implicits._

  val data = spark.sparkContext.parallelize(
  Seq(
    (1,Array("Adventure","Comedy"),Array("Adventure")),
  (2,Array("Animation","Drama","War"),Array("War","Drama")),
  (3,Array("Adventure","Drama"),Array("Drama","War"))
  )).toDF("movieId1", "genreList1", "genreList2")


  val subsetOf = udf((col1: Seq[String], col2: Seq[String]) => {
    if (col2.toSet.subsetOf(col1.toSet)) 1 else 0
  })

  data.withColumn("flag", subsetOf(data("genreList1"), data("genreList2"))).show()

Надеюсь это поможет!

person koiralo    schedule 24.05.2017

arrow_upward
0
arrow_downward

Одним из решений может быть использование встроенных функций массива искр: genreList2 является подмножеством genreList1, если пересечение между ними равно genreList2. В приведенном ниже коде была добавлена ​​операция sort_array, чтобы избежать несоответствия между двумя массивами с разным порядком, но одинаковыми элементами.

val spark = {
    SparkSession
    .builder()
    .master("local")
    .appName("test")
    .getOrCreate()
}

import spark.implicits._
import org.apache.spark.sql._
import org.apache.spark.sql.functions._

val df = Seq(
    (1, Array("Adventure","Comedy"), Array("Adventure")),
    (2, Array("Animation","Drama","War"), Array("War","Drama")),
    (3, Array("Adventure","Drama"), Array("Drama","War"))
).toDF("movieId1", "genreList1", "genreList2")

df
.withColumn("flag",
 sort_array(array_intersect($"genreList1",$"genreList2"))
 .equalTo(
   sort_array($"genreList2")
 )
.cast("integer")
)
.show()

Выход

+--------+--------------------+------------+----+
|movieId1|          genreList1|  genreList2|flag|
+--------+--------------------+------------+----+
|       1| [Adventure, Comedy]| [Adventure]|   1|
|       2|[Animation, Drama...|[War, Drama]|   1|
|       3|  [Adventure, Drama]|[Drama, War]|   0|
+--------+--------------------+------------+----+
person Galuoises    schedule 09.04.2021