更改列数据类型以使用Sparklyr进行分解

Question

我是Spark的新手，目前正在通过Sparkly包通过R API使用它。我从配置单元查询创建了一个Spark数据框架。在源表中未正确指定数据类型，我试图通过利用dplyr包中的函数来重置数据类型。下面是我尝试的代码：

prod_dev <- sdf_load_table(...)
num_var <-  c("var1", "var2"....)
cat_var <-  c("var_a","var_b", ...)

pos1 <- which(colnames(prod_dev) %in% num_var)
pos2 <- which(colnames(prod_dev) %in% cat_var)

prod_model_tbl <- prod_dev %>% 
                mutate(age = 2016- as.numeric(substr(dob_yyyymmdd,1,4))) %>%
                mutate(msa_fg = ifelse(is.na(msacode2000), 0, 1)) %>% 
                mutate(csa_fg = ifelse(is.na(csacode), 0, 1)) %>%
                mutate_each(funs(factor), pos2) %>%
                mutate_each(funs(as.numeric), pos1)

如果prod_dev是R数据帧，则该代码将起作用。但是在Spark Data框架上使用它似乎无法产生正确的结果：

> head(prod_model_tbl)


    Source:   query [?? x 99]
    Database: spark connection master=yarn-client app=sparklyr_test local=FALSE

    Error: org.apache.spark.sql.AnalysisException: undefined function     FACTOR; line 97 pos 2248 at org.apache.spark.sql.hive.HiveFunctionRegistry....

有人可以建议如何对Spark Data Frame进行所需的更改吗？

Answer 1

通常，可以将标准R泛型函数用于类型转换。例如：

df <- data.frame(x=c(1, NA), y=c("-1", "2"))

copy_to(sc, df, "df", overwrite=TRUE) %>% 
  mutate(x_char = as.character(x)) %>% 
  mutate(y_numeric = as.numeric(y))

Source:   query [2 x 4]
Database: spark connection master=...

      x     y x_char y_numeric
  <dbl> <chr>  <chr>     <dbl>
1     1    -1    1.0        -1
2   NaN     2   <NA>         2

问题是Spark不提供R的任何直接等效项factor。

在Spark SQL中，我们使用double类型和列元数据来表示分类变量和ML Transformers（它们不是SQL的一部分）进行编码。因此，没有位置factor/ as.factor。当使用ML时，SparkR提供了一些自动转换，但是我不确定其中是否存在类似的机制sparklyr（我知道的最接近的机制是ml_create_dummy_variables）。