pyspark内部连接的替代方法，用于比较pyspark中的两个数据帧

Question

我在pyspark有两个数据框。如下所示，df1保存来自传感器的整个long_lat。第二个数据帧df2是第一个数据帧的子集，其中lat-long值被向上舍入到2位小数，然后删除重复项以保留唯一的lat_long数据点。

DF1：

+-----------------+---------+-----+--------------------+----------+------------+
|              UID|    label|value|            datetime|  latitude|   longitude|
+-----------------+---------+-----+--------------------+----------+------------+
|1B0545GD6546Y|evnt     | 3644|2020-06-08T23:32:...|40.1172005|-105.0823546|
|1B0545GD6FG67|evnt     | 3644|2020-06-08T23:32:...|40.1172201|-105.0821007|
|15GD6546YFG67|evnt     | 3644|2020-06-08T23:32:...|40.1172396|-105.0818468|
|1BGD6546YFG67|evnt     | 3644|2020-06-08T23:32:...|40.1172613|-105.0815929|
|1BGD6546YFG67|evnt     | 3644|2020-06-08T23:32:...|40.1172808|-105.0813368|
|1B054546YFG67|evnt     | 3644|2020-06-08T23:32:...|40.1173003|-105.0810742|
|1B056546YFG67|evnt     | 3644|2020-06-08T23:32:...| 40.117322|-105.0808073|

df2:

+-------+--------+----------------+--------------+                              
|new_lat|new_long|        lat_long|    State_name|
+-------+--------+----------------+--------------+
|  40.13|  -105.1|[40.13, -105.1] |      Colorado|
|  40.15| -105.11|[40.15, -105.11]|      Colorado|
|  40.12| -105.07|[40.12, -105.07]|      Colorado|
|  40.13| -104.99|[40.13, -104.99]|      Colorado|
|  40.15| -105.09|[40.15, -105.09]|      Colorado|
|  40.15| -105.13|[40.15, -105.13]|      Colorado|
|  40.12| -104.94|[40.12, -104.94]|      Colorado|

因此，df2 的行数比第一个少得多。在 df2 中，我应用了一个 udf 来计算状态名称。

现在我想在 df1 中填充状态名称。由于 df2 的 lat_long 值向上舍入到 2 位十进制，为了匹配我使用如下所示的阈值，我在这里使用连接操作。

threshold = 0.01

df4 = df1.join(df2)\
        .filter(df2.new_lat - threshold < df1.latitude)\
        .filter(df1.latitude < df2.new_lat + threshold)

有没有其他有效的方法来实现同样的目标？因为连接操作是做笛卡尔积的，需要时间和大量的任务。

考虑一下，我的df1将有1万亿记录。

任何，帮助将不胜感激。

Answer 1

每当使用较小的数据帧加入大型数据帧时，都应始终尝试执行广播联接。

如果df2足够小，可以广播，那么df1.join（广播（df2））将更高性能。

join（） 方法的第二个参数应该是连接条件。

def approx_equal(col1, col2, threshold):
    return abs(col1 - col2) < threshold

threshold = lit(0.01)

df4 = df1.join(broadcast(df2), approx_equal(df2.new_lat, df1.latitude, threshold) && approx_equal(df2.new_long, df1. longitude, threshold))

编辑：我在quinn中添加了approx_equal函数，因此您的代码可以更简洁：

import quinn as Q

threshold = lit(0.01)

df4 = df1.join(broadcast(df2), Q.approx_equal(df2.new_lat, df1.latitude, threshold) && Q.approx_equal(df2.new_long, df1. longitude, threshold))