使用 Spark 來處理資料檔案

5 分鐘

使用 Spark 的優點之一，是您可以使用各種程式設計語言撰寫和執行程式碼，方便運用您既有的程式設計技能，並針對指定的工作使用最適當的語言。全新 Azure Databricks Spark 筆記本的預設語言是 PySpark (Python 的 Spark 最佳化版本)，由於對資料操作和視覺效果提供強式支援，因此資料科學家和分析師常使用此版本。此外，您也可以使用 Scala (JAVA 衍生語言，能以互動方式使用) 和 SQL (Spark SQL 程式庫中常用的 SQL 語言變體，用於處理關聯式資料結構) 這類語言。軟體工程師也可以建立使用 JAVA 等架構在 Spark 上執行的編譯解決方案。

使用資料框架探索資料

Spark 會原生使用稱為彈性分散式資料集 (RDD) 的資料結構；但是雖然可以撰寫直接與 RDD 搭配運作的程式碼，但最常用來搭配 Spark 中結構化資料使用的資料結構是資料框架 (隨附於 Spark SQL 程式庫中)。 Spark 中的資料框架類似於通用 Pandas Python 程式庫中的資料框架，但已經過最佳化，可在 Spark 的分散式處理環境中運作。

注意

除了 Dataframe API 外，Spark SQL 還提供 Java 和 Scala 支援的強型別 Dataset API。本課程模組會聚焦在 Dataframe API。

將資料載入資料框架中

現在來探索假設範例，了解如何使用資料框架來處理資料。假設您在 Databricks 檔案系統 (DBFS) 儲存體 data 資料夾內名為 products.csv 的逗點分隔文字檔中有下列資料：

ProductID,ProductName,Category,ListPrice
771,"Mountain-100 Silver, 38",Mountain Bikes,3399.9900
772,"Mountain-100 Silver, 42",Mountain Bikes,3399.9900
773,"Mountain-100 Silver, 44",Mountain Bikes,3399.9900
...

在 Spark 筆記本中，可以使用下列 PySpark 程式碼將資料載入資料框架，並顯示前 10 列：

%pyspark
df = spark.read.load('/data/products.csv',
    format='csv',
    header=True
)
display(df.limit(10))

開頭的 %pyspark 行稱為 magic，用於告知 Spark 此儲存格中使用的語言是 PySpark。以下是產品資料範例的對等 Scala 程式碼：

%spark
val df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("/data/products.csv")
display(df.limit(10))

magic %spark 用來指定 Scala。

提示

您也可以選取要用於筆記本介面中每個儲存格的語言。

先前顯示的這兩個範例會產生如下的輸出：

ProductID	ProductName	類別	ListPrice
771	Mountain-100 Silver, 38	Mountain Bikes	3399.9900
772	Mountain-100 Silver, 42	Mountain Bikes	3399.9900
773	Mountain-100 Silver, 44	Mountain Bikes	3399.9900
...	...	...	...

指定資料框架結構描述

在上一個範例中，CSV 檔的第一個資料列中包含資料行名稱，而 Spark 可以從包含的資料推斷每個資料行的資料類型。您也可以為資料指定明確的結構描述，當資料檔案中未包含資料行名稱時很實用，如下列 CSV 範例所示：

771,"Mountain-100 Silver, 38",Mountain Bikes,3399.9900
772,"Mountain-100 Silver, 42",Mountain Bikes,3399.9900
773,"Mountain-100 Silver, 44",Mountain Bikes,3399.9900
...

下列 PySpark 範例示範如何使用下列格式，指定要從 product-data.csv 檔案載入之資料框架的結構描述：

from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql.functions import *

productSchema = StructType([
    StructField("ProductID", IntegerType()),
    StructField("ProductName", StringType()),
    StructField("Category", StringType()),
    StructField("ListPrice", FloatType())
    ])

df = spark.read.load('/data/product-data.csv',
    format='csv',
    schema=productSchema,
    header=False)
display(df.limit(10))

結果會再次類似於：

ProductID	ProductName	類別	ListPrice
771	Mountain-100 Silver, 38	Mountain Bikes	3399.9900
772	Mountain-100 Silver, 42	Mountain Bikes	3399.9900
773	Mountain-100 Silver, 44	Mountain Bikes	3399.9900
...	...	...	...

篩選和分組資料框架

您可以使用資料框架類別方法來篩選、排序、分組，以及操作它所包含的資料。例如，下列程式碼範例會使用 select 方法，從上一個範例中包含產品資料的 df 資料框架擷取 ProductName 和 ListPrice 資料行：

pricelist_df = df.select("ProductID", "ListPrice")

此程式碼範例的結果看起來會像這樣：

ProductID	ListPrice
771	3399.9900
772	3399.9900
773	3399.9900
...	...

大部分資料操作方法的共通點是，select 都會傳回新的資料框架物件。

提示

從資料框架中選取資料行子集是常見的作業，也可以使用下列較短的語法來達成這個目標：

pricelist_df = df["ProductID", "ListPrice"]

您可以將方法「鏈結」在一起，執行一連串的操作，產生轉換的資料框架。例如，此範例程式碼會鏈結 select 和 where 方法來建立新的資料框架，其中包含類別為 Mountain Bikes 或 Road Bikes 的產品之 ProductName 和 ListPrice 資料行：

bikes_df = df.select("ProductName", "ListPrice").where((df["Category"]=="Mountain Bikes") | (df["Category"]=="Road Bikes"))
display(bikes_df)

此程式碼範例的結果看起來會像這樣：

ProductName	ListPrice
Mountain-100 Silver, 38	3399.9900
Road-750 Black, 52	539.9900
...	...

若要分組和彙總資料，可以使用 groupBy 方法和彙總函式。例如，下列 PySpark 程式碼會計算每個類別的產品數目：

counts_df = df.select("ProductID", "Category").groupBy("Category").count()
display(counts_df)

此程式碼範例的結果看起來會像這樣：

類別	計數
Headsets	3
Wheels	14
Mountain Bikes	32
...	...

在 Spark 中使用 SQL 運算式

Dataframe API 是名為 Spark SQL 的 Spark 程式庫的一部分，可讓資料分析師使用 SQL 運算式來查詢及操作資料。

在 Spark 目錄中建立資料庫物件

Spark 目錄是關聯式資料物件 (例如檢視和資料表) 的中繼存放區。 Spark 執行階段可以使用目錄，順暢整合以任何 Spark 支援的語言撰寫的程式碼，以及對某些資料分析師或開發人員而言可能更自然的 SQL 運算式。

若要讓資料框架中的資料可在 Spark 目錄中查詢，其中一個最簡單方式就是建立暫存檢視，如下列程式碼範例所示：

df.createOrReplaceTempView("products")

檢視是暫時性的，這表示它會自動在目前工作階段結束時刪除。您也可以建立保存於目錄中的資料表，用於定義可使用 Spark SQL 查詢的資料庫。

注意

我們不會在本課程模組中深入探討 Spark 目錄資料表，但值得花一些時間強調幾個重點：

您可以使用 spark.catalog.createTable 方法來建立空的資料表。資料表是中繼資料結構，會將其基礎資料儲存在與目錄相關聯的儲存位置。刪除資料表也會刪除其基礎資料。
您可以使用資料框架的 saveAsTable 方法，將資料框架儲存為資料表。
您可以使用方法來建立外部資料表 spark.catalog.createExternalTable 。外部資料表會定義目錄中的中繼資料，但會從外部儲存位置取得其基礎資料；通常是資料湖中的資料夾。刪除外部資料表並不會刪除基礎資料。

使用 Spark SQL API 查詢資料

在以任何語言撰寫的程式碼中，都能使用 Spark SQL API 來查詢目錄中的資料。例如，下列 PySpark 程式碼會使用 SQL 查詢，以資料框架的形式從 products 檢視傳回資料。

bikes_df = spark.sql("SELECT ProductID, ProductName, ListPrice \
                      FROM products \
                      WHERE Category IN ('Mountain Bikes', 'Road Bikes')")
display(bikes_df)

此範例程式碼的結果可能看起來類似下表：

ProductName	ListPrice
Mountain-100 Silver, 38	3399.9900
Road-750 Black, 52	539.9900
...	...

使用 SQL 程式碼

上述範例示範如何使用 Spark SQL API 在 Spark 程式碼中內嵌 SQL 運算式。在筆記本中，您也可以使用 %sql magic 來執行 SQL 程式碼，以查詢目錄中的物件，如下所示：

%sql

SELECT Category, COUNT(ProductID) AS ProductCount
FROM products
GROUP BY Category
ORDER BY Category

SQL 程式碼範例傳回的結果集會自動在筆記本中顯示為資料表，如下所示：

類別	ProductCount
Bib-Shorts	3
Bike Racks	1
Bike Stands	1
...	...

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使用資料框架探索資料

將資料載入資料框架中

指定資料框架結構描述

篩選和分組資料框架

在 Spark 中使用 SQL 運算式

在 Spark 目錄中建立資料庫物件

使用 Spark SQL API 查詢資料

使用 SQL 程式碼

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