Spark 1.4为DataFrame新增的统计与数学函数

Spark一直都在快速地更新中,性能越来越快,功能越来越强大。我们既可以参与其中,也可以乐享其成。

目前,Spark 1.4版本在社区已经进入投票阶段,在Github上也提供了1.4的分支版本。最近,Databricks的工程师撰写了博客,介绍了Spark 1.4为DataFrame新增的统计与数学函数。这篇博客介绍的函数主要包括:

  • 随机数据生成(Random Data Generation)
  • 概要与描述性统计(Summary and descriptive statistics)
  • 协方差与相关性(Sample covariance and correlation)
  • 交叉列表(Cross tabulation)
  • 频率项(Frequent items)
  • 数学函数(Mathematical functions)

随机数据生成(Random Data Generation)主要是为测试数据提供方便快捷的接口,如range、rand和randn。rand函数提供均匀正态分布,而randn则提供标准正态分布。在调用这些函数时,还可以指定列的别名,以方便我们对这些数据进行测试。

概要与描述性统计(Summary and Descriptive Statistics)包含了计数、平均值、标准差、最大值、最小值运算。只需要针对DataFrame调用describe函数即可:

from pyspark.sql.functions import rand, randn

df = sqlContext.range(0, 10).withColumn('uniform', rand(seed=10)).withColumn('normal', randn(seed=27))

df.describe().show()

可能的结果显示为(转换为表格类型):

交叉列表(Cross Tabulation)为一组变量提供了频率分布表,在统计学中被经常用到。例如在对租车行业的数据进行分析时,需要分析每个客户(name)租用不同品牌车辆(brand)的次数。此时,就可以直接调用crosstab函数。例如:

df.stat.crosstab("name", "brand").show()

但是需要注意的是,必须确保要进行交叉列表统计的列的基数不能太大。

为DataFrame新增加的数学函数都是我们在做数据分析中常常用到的,包括cos、sin、floor、ceil以及pow、hypot等。以上新特性都会在Spark 1.4版本中得到支持,并且支持Python、Scala和Java。在未来发布的版本中,DataBricks还将继续增强统计功能,并使得DataFrame可以更好地与Spark机器学习库MLlib集成,例如Spearman Correlation(斯皮尔曼相关)、针对协方差运算与相关性运算的聚合函数等。

原文发布于微信公众号 - 逸言(YiYan_OneWord)

原文发表时间:2015-06-10

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