如何按组使用roximateQuantile？

Question

Spark具有SQL函数percentile_approx()，与Scala对应的是SQL df.stat.approxQuantile()。

但是，Scala副本不能用于分组数据集，例如df.groupby("foo").stat.approxQuantile()，在此处回答：https : //stackoverflow.com/a/51933027。

但是可以在SQL语法中进行分组和百分位。所以我想知道，是否可以从SQL percentile_approx函数定义UDF 并将其用于分组数据集？

Answer 1

虽然您不能approxQuantile在UDF中使用，而且您没有Scala包装器，percentile_approx但您自己实现它并不难：

import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.Column
import org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.aggregate.ApproximatePercentile


object PercentileApprox {
  def percentile_approx(col: Column, percentage: Column, accuracy: Column): Column = {
    val expr = new ApproximatePercentile(
      col.expr,  percentage.expr, accuracy.expr
    ).toAggregateExpression
    new Column(expr)
  }
  def percentile_approx(col: Column, percentage: Column): Column = percentile_approx(
    col, percentage, lit(ApproximatePercentile.DEFAULT_PERCENTILE_ACCURACY)
  )
}

用法示例：

import PercentileApprox._

val df = (Seq.fill(100)("a") ++ Seq.fill(100)("b")).toDF("group").withColumn(
  "value", when($"group" === "a", randn(1) + 10).otherwise(randn(3))
)

df.groupBy($"group").agg(percentile_approx($"value", lit(0.5))).show

+-----+------------------------------------+
|group|percentile_approx(value, 0.5, 10000)|
+-----+------------------------------------+
|    b|                -0.06336346702250675|
|    a|                   9.818985618591595|
+-----+------------------------------------+

df.groupBy($"group").agg(percentile_approx($"value", typedLit(Seq(0.1, 0.25, 0.75, 0.9)))).show(false)

+-----+----------------------------------------------------------------------------------+
|group|percentile_approx(value, [0.1,0.25,0.75,0.9], 10000)                              |
+-----+----------------------------------------------------------------------------------+
|b    |[-1.2098351202406483, -0.6640768986666159, 0.6778253126144265, 1.3255676906697658]|
|a    |[8.902067202468098, 9.290417382259626, 10.41767257153993, 11.067087075488068]     |
+-----+----------------------------------------------------------------------------------+

将其放置在JVM类路径上后，您还可以使用类似于内置函数的逻辑来添加PySpark包装器。