apache-spark - 在 Spark DataFrame 中计算大于 0 的值的更快方法？
问题描述
我有一个 Spark DataFrame，其中所有字段都是整数类型。我需要计算有多少单个单元格大于 0。
我在本地运行，有DataFrame17,000 行和 450 列。
我尝试了两种方法，都产生缓慢的结果：
版本 1：
(for (c <- df.columns) yield df.where(s"$c > 0").count).sum
版本 2：
df.columns.map(c => df.filter(df(c) > 0).count)
此计算需要 80 秒的挂钟时间。使用 Python Pandas，只需几分之一秒。我知道对于小型数据集和本地操作，Python 可能会表现得更好，但这似乎很极端。
尝试进行 Spark 到 Spark 的比较，我发现在相同的数据（转换为 RowMatrix）上运行 MLlib 的 PCA 算法只需不到 2 秒！
我应该使用更有效的实现吗？
如果不是，那么看似复杂得多的 PCA 计算怎么会这么快？
解决方案
该怎么办
import org.apache.spark.sql.functions.{col, count, when}
df.select(df.columns map (c => count(when(col(c) > 0, 1)) as c): _*)
为什么
您的两次尝试都会创建与列数成比例的作业数。单独计算执行计划和调度作业是昂贵的，并且会根据数据量增加大量开销。
此外，数据可能会在每次执行作业时从磁盘加载和/或解析，除非数据被完全缓存并具有显着的内存安全余量，以确保缓存的数据不会被驱逐。
这意味着在最坏的情况下，您使用的类似嵌套循环的结构在列数方面可能大致成二次方。
上面显示的代码同时处理所有列，只需要一次数据扫描。