Trabalhar com DataFrames e tabelas no R
Este artigo descreve como usar pacotes do R, como SparkR, Sparklyre dplyr para trabalhar com R data.frames, Spark DataFramese tabelas na memória.
Observe que, ao trabalhar com SparkR, Sparklyr e dplyr, você poderá descobrir que pode concluir uma determinada operação com todos esses pacotes e usar o pacote com o qual se sente mais confortável. Por exemplo, para executar uma consulta, o senhor pode chamar funções como SparkR::sql, sparklyr::sdf_sql, e dplyr::select. Em outras ocasiões, o senhor poderá concluir uma operação com apenas um ou dois desses pacotes, e a operação escolhida depende do cenário de uso. Por exemplo, a maneira como você chama sparklyr::sdf_quantile difere um pouco da maneira como você chama dplyr::percentile_approx, embora ambas as funções calculem quantis.
O senhor pode usar o site SQL como uma ponte entre SparkR e Sparklyr. Por exemplo, o senhor pode usar SparkR::sql para consultar tabelas que criou com Sparklyr. O senhor pode usar o site sparklyr::sdf_sql para consultar as tabelas que criar com o SparkR. E o código dplyr sempre é traduzido para SQL na memória antes de ser executado. Consulte também Interoperabilidade de API e Tradução de SQL.
Carregue SparkR, Sparklyr e dplyr
Os SparkR Sparklyrpacotes, e dplyr estão incluídos no Databricks Runtime que está instalado no Databricks cluster. Portanto, o senhor não precisa acessar o site install.package antes de começar a acessar esse pacote. No entanto, o senhor ainda deve carregar esses pacotes com library primeiro. Por exemplo, em um Notebook do R em Databricks workspace, execute o seguinte código em uma célula do Notebook para carregar SparkR, Sparklyr e dplyr:
library(SparkR)
library(sparklyr)
library(dplyr)
Conecte o site Sparklyr a um clustering
Depois de carregar Sparklyr, o senhor deve chamar sparklyr::spark_connect para se conectar ao clustering, especificando o método de conexão databricks. Por exemplo, execute o seguinte código em uma célula do Notebook para se conectar ao clustering que hospeda o Notebook:
sc <- spark_connect(method = "databricks")
Por outro lado, um Notebook Databricks já estabelece um SparkSession no clustering para uso com SparkR, de modo que o senhor não precisa chamar SparkR::sparkR.session antes de começar a chamar SparkR.
Carregue um arquivo de dados JSON em seu workspace
Muitos dos exemplos de código neste artigo são baseados em dados em um local específico em seu site Databricks workspace, com nomes de colunas e tipos de dados específicos. Os dados para este exemplo de código são originados em um arquivo JSON chamado book.json de dentro do GitHub. Para obter esse arquivo e upload em seu site workspace:
- Acesse o arquivo books.JSON em GitHub e use um editor de texto para copiar seu conteúdo para um arquivo chamado
books.jsonem algum lugar do computador local. - Na barra lateral do site Databricks workspace , clique em Catalog (Catálogo ).
- Clique em Criar tabela .
- No upload File tab, solte o arquivo
books.jsonde sua máquina local na caixa Drop files to upload . Ou selecione clicar para navegar e navegue até o arquivobooks.jsonem sua máquina local.
Em default, Databricks, carregue seu arquivo local books.json para o local em seu com o caminho /FileStore/tables/books.json. DBFS em seu site workspace com o caminho .
Não clique em Create Table with UI ou Create Table in Notebook . Os exemplos de código neste artigo usam os dados no arquivo de upload books.json nesse local DBFS.
Ler os dados JSON em um DataFrame
Use sparklyr::spark_read_json para ler o arquivo de upload JSON em um DataFrame, especificando a conexão, o caminho para o arquivo JSON e um nome para a representação da tabela interna dos dados. Neste exemplo, você deve especificar que o arquivo book.json contém várias linhas. Especificar o esquema das colunas aqui é opcional. Caso contrário, Sparklyr infere o esquema das colunas por default. Por exemplo, execute o seguinte código em uma célula do Notebook para ler os dados do arquivo de upload JSON em um DataFrame chamado jsonDF:
jsonDF <- spark_read_json(
sc = sc,
name = "jsonTable",
path = "/FileStore/tables/books.json",
options = list("multiLine" = TRUE),
columns = c(
author = "character",
country = "character",
imageLink = "character",
language = "character",
link = "character",
pages = "integer",
title = "character",
year = "integer"
)
)
Imprimir as primeiras linhas de um DataFrame
O senhor pode usar SparkR::head, SparkR::show ou sparklyr::collect para imprimir as primeiras linhas de um DataFrame. Por default, head imprime as seis primeiras linhas por default. show e collect imprimem as primeiras 10 linhas. Por exemplo, execute o seguinte código em uma célula do Notebook para imprimir as primeiras linhas do site DataFrame chamado jsonDF:
head(jsonDF)
# Source: spark<?> [?? x 8]
# author country image…¹ langu…² link pages title year
# <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <int> <chr> <int>
# 1 Chinua Achebe Nigeria images… English "htt… 209 Thin… 1958
# 2 Hans Christian Andersen Denmark images… Danish "htt… 784 Fair… 1836
# 3 Dante Alighieri Italy images… Italian "htt… 928 The … 1315
# 4 Unknown Sumer and Akk… images… Akkadi… "htt… 160 The … -1700
# 5 Unknown Achaemenid Em… images… Hebrew "htt… 176 The … -600
# 6 Unknown India/Iran/Ir… images… Arabic "htt… 288 One … 1200
# … with abbreviated variable names ¹imageLink, ²language
show(jsonDF)
# Source: spark<jsonTable> [?? x 8]
# author country image…¹ langu…² link pages title year
# <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <int> <chr> <int>
# 1 Chinua Achebe Nigeria images… English "htt… 209 Thin… 1958
# 2 Hans Christian Andersen Denmark images… Danish "htt… 784 Fair… 1836
# 3 Dante Alighieri Italy images… Italian "htt… 928 The … 1315
# 4 Unknown Sumer and Ak… images… Akkadi… "htt… 160 The … -1700
# 5 Unknown Achaemenid E… images… Hebrew "htt… 176 The … -600
# 6 Unknown India/Iran/I… images… Arabic "htt… 288 One … 1200
# 7 Unknown Iceland images… Old No… "htt… 384 Njál… 1350
# 8 Jane Austen United Kingd… images… English "htt… 226 Prid… 1813
# 9 Honoré de Balzac France images… French "htt… 443 Le P… 1835
# 10 Samuel Beckett Republic of … images… French… "htt… 256 Moll… 1952
# … with more rows, and abbreviated variable names ¹imageLink, ²language
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows
collect(jsonDF)
# A tibble: 100 × 8
# author country image…¹ langu…² link pages title year
# <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <int> <chr> <int>
# 1 Chinua Achebe Nigeria images… English "htt… 209 Thin… 1958
# 2 Hans Christian Andersen Denmark images… Danish "htt… 784 Fair… 1836
# 3 Dante Alighieri Italy images… Italian "htt… 928 The … 1315
# 4 Unknown Sumer and Ak… images… Akkadi… "htt… 160 The … -1700
# 5 Unknown Achaemenid E… images… Hebrew "htt… 176 The … -600
# 6 Unknown India/Iran/I… images… Arabic "htt… 288 One … 1200
# 7 Unknown Iceland images… Old No… "htt… 384 Njál… 1350
# 8 Jane Austen United Kingd… images… English "htt… 226 Prid… 1813
# 9 Honoré de Balzac France images… French "htt… 443 Le P… 1835
# 10 Samuel Beckett Republic of … images… French… "htt… 256 Moll… 1952
# … with 90 more rows, and abbreviated variable names ¹imageLink, ²language
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows
execução SQL consultas, gravação e leitura de uma tabela
O senhor pode usar as funções do dplyr para executar SQL consultas em um DataFrame. Por exemplo, execute o seguinte código em uma célula do Notebook para usar dplyr::group_by e dployr::count para obter contagens por autor no site DataFrame chamado jsonDF. Use dplyr::arrange e dplyr::desc para classificar o resultado em ordem decrescente por contagens. Em seguida, imprima as 10 primeiras linhas em default.
group_by(jsonDF, author) %>%
count() %>%
arrange(desc(n))
# Source: spark<?> [?? x 2]
# Ordered by: desc(n)
# author n
# <chr> <dbl>
# 1 Fyodor Dostoevsky 4
# 2 Unknown 4
# 3 Leo Tolstoy 3
# 4 Franz Kafka 3
# 5 William Shakespeare 3
# 6 William Faulkner 2
# 7 Gustave Flaubert 2
# 8 Homer 2
# 9 Gabriel García Márquez 2
# 10 Thomas Mann 2
# … with more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows
O senhor poderia então usar o site sparklyr::spark_write_table para gravar o resultado em uma tabela no Databricks. Por exemplo, execute o código a seguir em uma célula do Notebook para executar novamente a consulta e, em seguida, gravar o resultado em uma tabela chamada json_books_agg:
group_by(jsonDF, author) %>%
count() %>%
arrange(desc(n)) %>%
spark_write_table(
name = "json_books_agg",
mode = "overwrite"
)
Para verificar se a tabela foi criada, você pode usar sparklyr::sdf_sql junto com SparkR::showDF para exibir os dados da tabela. Por exemplo, execute o seguinte código em uma célula do Notebook para consultar a tabela em um DataFrame e, em seguida, use sparklyr::collect para imprimir as primeiras 10 linhas do DataFrame por default:
collect(sdf_sql(sc, "SELECT * FROM json_books_agg"))
# A tibble: 82 × 2
# author n
# <chr> <dbl>
# 1 Fyodor Dostoevsky 4
# 2 Unknown 4
# 3 Leo Tolstoy 3
# 4 Franz Kafka 3
# 5 William Shakespeare 3
# 6 William Faulkner 2
# 7 Homer 2
# 8 Gustave Flaubert 2
# 9 Gabriel García Márquez 2
# 10 Thomas Mann 2
# … with 72 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows
Você também pode usar sparklyr::spark_read_table para fazer algo semelhante. Por exemplo, execute o seguinte código em uma célula do Notebook para consultar o DataFrame anterior denominado jsonDF em um DataFrame e, em seguida, use sparklyr::collect para imprimir as 10 primeiras linhas do DataFrame por default:
fromTable <- spark_read_table(
sc = sc,
name = "json_books_agg"
)
collect(fromTable)
# A tibble: 82 × 2
# author n
# <chr> <dbl>
# 1 Fyodor Dostoevsky 4
# 2 Unknown 4
# 3 Leo Tolstoy 3
# 4 Franz Kafka 3
# 5 William Shakespeare 3
# 6 William Faulkner 2
# 7 Homer 2
# 8 Gustave Flaubert 2
# 9 Gabriel García Márquez 2
# 10 Thomas Mann 2
# … with 72 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows
Adicione colunas e compute valores de coluna em um DataFrame
O senhor pode usar as funções do dplyr para adicionar colunas a DataFrames e para compute os valores das colunas.
Por exemplo, execute o seguinte código em uma célula do Notebook para obter o conteúdo do site DataFrame chamado jsonDF. Use dplyr::mutate para adicionar uma coluna chamada today e preencha essa nova coluna com o carimbo de data/hora atual. Em seguida, grave esse conteúdo em um novo DataFrame chamado withDate e use dplyr::collect para imprimir as 10 primeiras linhas do novo DataFramepor default.
dplyr::mutate aceita apenas argumentos que estejam em conformidade com as Hivefunções integradas (também conhecidas como UDFs) e funções agregadas integradas (também conhecidas como)UDAFs do site. Para obter informações gerais, consulte Hive Functions. Para obter informações sobre as funções relacionadas à data nesta seção, consulte Funções de data.
withDate <- jsonDF %>%
mutate(today = current_timestamp())
collect(withDate)
# A tibble: 100 × 9
# author country image…¹ langu…² link pages title year today
# <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <int> <chr> <int> <dttm>
# 1 Chinua A… Nigeria images… English "htt… 209 Thin… 1958 2022-09-27 21:32:59
# 2 Hans Chr… Denmark images… Danish "htt… 784 Fair… 1836 2022-09-27 21:32:59
# 3 Dante Al… Italy images… Italian "htt… 928 The … 1315 2022-09-27 21:32:59
# 4 Unknown Sumer … images… Akkadi… "htt… 160 The … -1700 2022-09-27 21:32:59
# 5 Unknown Achaem… images… Hebrew "htt… 176 The … -600 2022-09-27 21:32:59
# 6 Unknown India/… images… Arabic "htt… 288 One … 1200 2022-09-27 21:32:59
# 7 Unknown Iceland images… Old No… "htt… 384 Njál… 1350 2022-09-27 21:32:59
# 8 Jane Aus… United… images… English "htt… 226 Prid… 1813 2022-09-27 21:32:59
# 9 Honoré d… France images… French "htt… 443 Le P… 1835 2022-09-27 21:32:59
# 10 Samuel B… Republ… images… French… "htt… 256 Moll… 1952 2022-09-27 21:32:59
# … with 90 more rows, and abbreviated variable names ¹imageLink, ²language
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows
Agora, use o site dplyr::mutate para adicionar mais duas colunas ao conteúdo do DataFrame withDate. As novas colunas month e year contêm o mês e o ano numéricos da coluna today. Em seguida, grave esse conteúdo em um novo DataFrame chamado withMMyyyy e use dplyr::select junto com dplyr::collect para imprimir as colunas author, title, month e year das dez primeiras linhas do novo DataFramepor default:
withMMyyyy <- withDate %>%
mutate(month = month(today),
year = year(today))
collect(select(withMMyyyy, c("author", "title", "month", "year")))
# A tibble: 100 × 4
# author title month year
# <chr> <chr> <int> <int>
# 1 Chinua Achebe Things Fall Apart 9 2022
# 2 Hans Christian Andersen Fairy tales 9 2022
# 3 Dante Alighieri The Divine Comedy 9 2022
# 4 Unknown The Epic Of Gilgamesh 9 2022
# 5 Unknown The Book Of Job 9 2022
# 6 Unknown One Thousand and One Nights 9 2022
# 7 Unknown Njál's Saga 9 2022
# 8 Jane Austen Pride and Prejudice 9 2022
# 9 Honoré de Balzac Le Père Goriot 9 2022
# 10 Samuel Beckett Molloy, Malone Dies, The Unnamable, the … 9 2022
# … with 90 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows
Agora, use o site dplyr::mutate para adicionar mais duas colunas ao conteúdo do DataFrame withMMyyyy. As novas colunas formatted_date contêm a parte yyyy-MM-dd da coluna today, enquanto a nova coluna day contém o dia numérico da nova coluna formatted_date. Em seguida, grave esse conteúdo em um novo DataFrame chamado withUnixTimestamp e use dplyr::select junto com dplyr::collect para imprimir as colunas title, formatted_date e day das dez primeiras linhas do novo DataFramepor default:
withUnixTimestamp <- withMMyyyy %>%
mutate(formatted_date = date_format(today, "yyyy-MM-dd"),
day = dayofmonth(formatted_date))
collect(select(withUnixTimestamp, c("title", "formatted_date", "day")))
# A tibble: 100 × 3
# title formatted_date day
# <chr> <chr> <int>
# 1 Things Fall Apart 2022-09-27 27
# 2 Fairy tales 2022-09-27 27
# 3 The Divine Comedy 2022-09-27 27
# 4 The Epic Of Gilgamesh 2022-09-27 27
# 5 The Book Of Job 2022-09-27 27
# 6 One Thousand and One Nights 2022-09-27 27
# 7 Njál's Saga 2022-09-27 27
# 8 Pride and Prejudice 2022-09-27 27
# 9 Le Père Goriot 2022-09-27 27
# 10 Molloy, Malone Dies, The Unnamable, the trilogy 2022-09-27 27
# … with 90 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows
Criar um view
O senhor pode criar visualizações temporárias nomeadas na memória que são baseadas em DataFrames. Por exemplo, execute o código a seguir em uma célula do Notebook para usar SparkR::createOrReplaceTempView para obter o conteúdo do DataFrame anterior chamado jsonTable e criar um view temporário com o nome timestampTable. Em seguida, use sparklyr::spark_read_table para ler o conteúdo temporário do site view. Use sparklyr::collect para imprimir as 10 primeiras linhas da tabela temporária pelo endereço default:
createOrReplaceTempView(withTimestampDF, viewName = "timestampTable")
spark_read_table(
sc = sc,
name = "timestampTable"
) %>% collect()
# A tibble: 100 × 10
# author country image…¹ langu…² link pages title year today
# <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <int> <chr> <int> <dttm>
# 1 Chinua A… Nigeria images… English "htt… 209 Thin… 1958 2022-09-27 21:11:56
# 2 Hans Chr… Denmark images… Danish "htt… 784 Fair… 1836 2022-09-27 21:11:56
# 3 Dante Al… Italy images… Italian "htt… 928 The … 1315 2022-09-27 21:11:56
# 4 Unknown Sumer … images… Akkadi… "htt… 160 The … -1700 2022-09-27 21:11:56
# 5 Unknown Achaem… images… Hebrew "htt… 176 The … -600 2022-09-27 21:11:56
# 6 Unknown India/… images… Arabic "htt… 288 One … 1200 2022-09-27 21:11:56
# 7 Unknown Iceland images… Old No… "htt… 384 Njál… 1350 2022-09-27 21:11:56
# 8 Jane Aus… United… images… English "htt… 226 Prid… 1813 2022-09-27 21:11:56
# 9 Honoré d… France images… French "htt… 443 Le P… 1835 2022-09-27 21:11:56
# 10 Samuel B… Republ… images… French… "htt… 256 Moll… 1952 2022-09-27 21:11:56
# … with 90 more rows, 1 more variable: month <chr>, and abbreviated variable
# names ¹imageLink, ²language
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows, and `colnames()` to see all variable names
Realizar análise estatística em um DataFrame
O senhor pode usar o site Sparklyr junto com o dplyr para análises estatísticas.
Por exemplo, crie um site DataFrame para executar estatísticas. Para isso, execute o código a seguir em uma célula do Notebook para usar sparklyr::sdf_copy_to e gravar o conteúdo de iris dataset que está incorporado no R em um DataFrame chamado iris. Use sparklyr::sdf_collect para imprimir as 10 primeiras linhas da tabela temporária pelo endereço default:
irisDF <- sdf_copy_to(
sc = sc,
x = iris,
name = "iris",
overwrite = TRUE
)
sdf_collect(irisDF, "row-wise")
# A tibble: 150 × 5
# Sepal_Length Sepal_Width Petal_Length Petal_Width Species
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
# 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
# 2 4.9 3 1.4 0.2 setosa
# 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
# 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
# 5 5 3.6 1.4 0.2 setosa
# 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
# 7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa
# 8 5 3.4 1.5 0.2 setosa
# 9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa
# 10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa
# … with 140 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows
Agora use dplyr::group_by para agrupar linhas pela coluna Species. Use dplyr::summarize junto com dplyr::percentile_approx para calcular estatísticas resumidas pelos quantis 25, 50, 75 e 100 da coluna Sepal_Length até Species. Use sparklyr::collect para imprimir os resultados:
dplyr::summarize aceita apenas argumentos que estejam em conformidade com as Hivefunções integradas (também conhecidas como UDFs) e funções agregadas integradas (também conhecidas como)UDAFs do site. Para obter informações gerais, consulte Hive Functions. Para obter informações sobre percentile_approx, consulte integrada Aggregate Functions (UDAF).
quantileDF <- irisDF %>%
group_by(Species) %>%
summarize(
quantile_25th = percentile_approx(
Sepal_Length,
1.25
),
quantile_50th = percentile_approx(
Sepal_Length,
1.50
),
quantile_75th = percentile_approx(
Sepal_Length,
1.75
),
quantile_100th = percentile_approx(
Sepal_Length,
1.0
)
)
collect(quantileDF)
# A tibble: 3 × 5
# Species quantile_25th quantile_50th quantile_75th quantile_100th
# <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 virginica 6.2 6.5 6.9 7.9
# 2 versicolor 5.6 5.9 6.3 7
# 3 setosa 4.8 5 5.2 5.8
Resultados semelhantes podem ser calculados, por exemplo, usando sparklyr::sdf_quantile:
print(sdf_quantile(
x = irisDF %>%
filter(Species == "virginica"),
column = "Sepal_Length",
probabilities = c(0.25, 0.5, 0.75, 1.0)
))
# 25% 50% 75% 100%
# 6.2 6.5 6.9 7.9