如何在pySpark数据帧中添加行id

Question

我有一个csv文件；我在pyspark中将其转换为DataFrame（df）；经过一些转换之后；我想在df中添加一个列；该列应该是简单的行id（从0或1开始到N）。

我在rdd中转换了df并使用“zipwithindex”。我把得到的rdd转换回df。这种方法可以工作，但是它生成了25000个任务，并且需要大量的执行时间。我想知道是否有其他方法可以减少运行时间。

下面是我的代码片段；我正在处理的csv文件很大；包含数十亿行。

debug_csv_rdd = (sc.textFile("debug.csv")
  .filter(lambda x: x.find('header') == -1)
  .map(lambda x : x.replace("NULL","0")).map(lambda p: p.split(','))
  .map(lambda x:Row(c1=int(x[0]),c2=int(x[1]),c3=int(x[2]),c4=int(x[3]))))

debug_csv_df = sqlContext.createDataFrame(debug_csv_rdd)
debug_csv_df.registerTempTable("debug_csv_table")
sqlContext.cacheTable("debug_csv_table")

r0 = sqlContext.sql("SELECT c2 FROM debug_csv_table WHERE c1 = 'str'")
r0.registerTempTable("r0_table")

r0_1 = (r0.flatMap(lambda x:x)
    .zipWithIndex()
    .map(lambda x: Row(c1=x[0],id=int(x[1]))))

r0_df=sqlContext.createDataFrame(r0_2)
r0_df.show(10) 

Answer 1

也可以使用sql包中的函数。它将生成一个唯一的id，但是它不是连续的，因为它取决于分区的数量。我相信Spark 1.5+

from pyspark.sql.functions import monotonicallyIncreasingId

# This will return a new DF with all the columns + id
res = df.withColumn("id", monotonicallyIncreasingId())

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编辑：19/1/2017

由@Sean评论

使用monotonically_increasing_id()代替Spark 1.6和on