如何在 RDD 上使用函数并获取新列（Pyspark）？

Question

我正在寻找一种使用 PySpark 将函数应用于 RDD 并将结果放入新列的方法。使用 DataFrames，它看起来很简单：给定：

rdd = sc.parallelize([(u'1751940903', u'2014-06-19', '2016-10-19'), (u'_guid_VubEgxvPPSIb7W5caP-lXg==', u'2014-09-10', '2016-10-19')])

我的代码可以是这样的：

df= rdd.toDF(['gigya', 'inscription','d_date'])
df.show()
+--------------------+-------------------------+----------+
|               gigya|              inscription|    d_date|
+--------------------+-------------------------+----------+
|          1751940903|               2014-06-19|2016-10-19|
|_guid_VubEgxvPPSI...|               2014-09-10|2016-10-19|
+--------------------+-------------------------+----------+

然后：

from pyspark.sql.functions import split, udf, col
get_period_day = udf(lambda item : datetime.strptime(item, "%Y-%m-%d").timetuple().tm_yday)

df.select('d_date', 'gigya', 'inscription', get_period_day(col('d_date')).alias('period_day')).show()

+----------+--------------------+-------------------------+----------+
|    d_date|               gigya|inscription_service_6Play|period_day|
+----------+--------------------+-------------------------+----------+
|2016-10-19|          1751940903|               2014-06-19|       293|
|2016-10-19|_guid_VubEgxvPPSI...|               2014-09-10|       293|
+----------+--------------------+-------------------------+----------+

有没有办法在不需要将我的 RDD 转换为 DataFrame 的情况下做同样的事情？例如有地图的东西..

这段代码只能给出预期结果的一部分：

rdd.map(lambda x: datetime.strptime(x[1], '%Y-%m-%d').timetuple().tm_yday).cache().collect()

求助？

Answer 1

尝试：

rdd.map(lambda x:
  x + (datetime.strptime(x[1], '%Y-%m-%d').timetuple().tm_yday, ))

或：

def g(x):
    return x + (datetime.strptime(x[1], '%Y-%m-%d').timetuple().tm_yday, )

rdd.map(g)

如何在 RDD 上使用函数并获取新列（Pyspark）？

How to use a function over an RDD and get new column (Pyspark)?

apache-spark

rdd

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