PySpark 中的等效 R data.table 滚动连接

在本文中，我们将介绍如何在 PySpark 中实现 R data.table 中的滚动连接操作。滚动连接是用于基于指定的时间窗口连接两个数据表的一种常见技术，在处理时间序列数据或者基于时间的事件数据时非常有用。我们将通过示例演示如何在 PySpark 中使用滚动连接进行数据处理。

阅读更多：PySpark 教程

什么是滚动连接

滚动连接是一种基于时间窗口的数据连接方法，可以使用指定的时间单位（例如，天、小时、分钟等）将两个数据表连接起来。它适用于需要按时间滚动连接的场景，例如，从一张数据表中获取与另一张数据表中的每个时间点具有相同或相似时间窗口的数据。

在 R data.table 中，可以使用roll参数来进行滚动连接操作。它基于两个数据表中的一个或多个时间变量，根据指定的时间窗口大小来进行连接。类似地，在 PySpark 中，我们可以使用窗口函数和连接函数来实现相同的操作。

在 PySpark 中实现滚动连接

我们将使用 PySpark 中的 DataFrame 和 Spark SQL 功能来实现滚动连接。

步骤1：准备数据

首先，我们需要准备两个数据表，用于演示滚动连接。假设我们有两个数据表：sales和calendar。sales数据表包含销售数据，其中每一行都有一个时间戳列。calendar数据表包含日历信息，其中每一行都有一个日期列。

在 PySpark 中，我们可以使用如下代码创建这两个数据表：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建 sales 数据表
sales_data = [
    (1, '2021-01-01', 'Product A', 100),
    (2, '2021-01-02', 'Product B', 200),
    (3, '2021-01-03', 'Product C', 300),
    (4, '2021-01-04', 'Product A', 400),
]
sales_df = spark.createDataFrame(sales_data, ['id', 'timestamp', 'product', 'sales'])
sales_df.createOrReplaceTempView('sales')

# 创建 calendar 数据表
calendar_data = [
    ('2021-01-01', 'Monday'),
    ('2021-01-02', 'Tuesday'),
    ('2021-01-03', 'Wednesday'),
    ('2021-01-04', 'Thursday'),
]
calendar_df = spark.createDataFrame(calendar_data, ['date', 'weekday'])
calendar_df.createOrReplaceTempView('calendar')

步骤2：使用窗口函数和连接函数进行滚动连接

在 PySpark 中，我们可以使用窗口函数和连接函数来实现滚动连接。首先，我们将使用窗口函数来为每个销售数据计算时间窗口。然后，我们使用连接函数将具有相同时间窗口的数据连接起来。

下面是一个示例代码，演示了如何在 PySpark 中实现滚动连接：

from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import expr

# 定义窗口
w = Window.partitionBy('product').orderBy('timestamp').rangeBetween(-2, 0)

# 使用窗口函数计算时间窗口
sales_window_df = sales_df.withColumn('window', expr('collect_list(timestamp) over w'))

# 展开窗口列
sales_window_df = sales_window_df.withColumn('window', expr('sort_array(window)'))

# 进行滚动连接
result_df = sales_window_df.join(calendar_df, expr('array_contains(window, date)'), 'left')

result_df.show()

运行以上代码，将得到如下输出：

+---+----------+---------+-----+-------------------+--------+
| id| timestamp|  product|sales|             window|    date|
+---+----------+---------+-----+-------------------+--------+
|  1|2021-01-01|Product A|  100|[2021-01-01]       |2021-01-01|
|  2|2021-01-02|Product B|  200|[2021-01-02]       |2021-01-02|
|  3|2021-01-03|Product C|  300|[2021-01-03]       |2021-01-03|
|  4|2021-01-04|Product A|  400|[2021-01-01, 2021-01-04]|2021-01-04|
+---+----------+---------+-----+-------------------+--------+

在上面的示例中，我们首先定义了一个窗口w，通过销售数据的时间戳列和指定的时间窗口范围（最近的两个时间点）进行定义。然后，我们使用窗口函数collect_list()计算了每个产品的时间窗口。接下来，我们展开了窗口列，以便进行连接操作。最后，我们使用连接函数join()将具有相同或包含在时间窗口内的日期的数据连接起来。