python – 与pyspark中的scala.util.Try相同的是什么?

我有一个糟糕的HTTPD access_log,只想跳过“糟糕”的行.

scala中,这很简单:

import scala.util.Try

val log = sc.textFile("access_log")

log.map(_.split(' ')).map(a => Try(a(8))).filter(_.isSuccess).map(_.get).map(code => (code,1)).reduceByKey(_ + _).collect()

对于python我通过使用“lambda”表示法明确定义函数来获得以下解决方案:

log = sc.textFile("access_log")

def wrapException(a):
    try:
        return a[8]
    except:
        return 'error'

log.map(lambda s : s.split(' ')).map(wrapException).filter(lambda s : s!='error').map(lambda code : (code,1)).reduceByKey(lambda acu,value : acu + value).collect()

在pyspark中有更好的方法(例如在Scala中)吗?

非常感谢!

解决方法:

更好是一个主观的术语,但你可以尝试一些方法.

>在这种特殊情况下,您可以做的最简单的事情是避免任何例外情况.您只需要一个flatMap和一些切片:

log.flatMap(lambda s : s.split(' ')[8:9])

如您所见,它意味着不需要异常处理或后续过滤器.
>可以使用简单的包装器扩展以前的想法

def seq_try(f, *args, **kwargs):
    try:
        return [f(*args, **kwargs)]
    except:
        return []

和示例用法

from operator import div # FYI operator provides getitem as well.

rdd = sc.parallelize([1, 2, 0, 3, 0, 5, "foo"])

rdd.flatMap(lambda x: seq_try(div, 1., x)).collect()
## [1.0, 0.5, 0.3333333333333333, 0.2]

>最后更多OO方法:

import inspect as _inspect

class _Try(object): pass    

class Failure(_Try):
    def __init__(self, e):
        if Exception not in _inspect.getmro(e.__class__):
            msg = "Invalid type for Failure: {0}"
            raise TypeError(msg.format(e.__class__))
        self._e = e
        self.isSuccess =  False
        self.isFailure = True

    def get(self): raise self._e

    def __repr__(self):
        return "Failure({0})".format(repr(self._e))

class Success(_Try):
    def __init__(self, v):
        self._v = v
        self.isSuccess = True
        self.isFailure = False

    def get(self): return self._v

    def __repr__(self):
        return "Success({0})".format(repr(self._v))

def Try(f, *args, **kwargs):
    try:
        return Success(f(*args, **kwargs))
    except Exception as e:
        return Failure(e)

和示例用法:

tries = rdd.map(lambda x: Try(div, 1.0, x))
tries.collect()
## [Success(1.0),
##  Success(0.5),
##  Failure(ZeroDivisionError('float division by zero',)),
##  Success(0.3333333333333333),
##  Failure(ZeroDivisionError('float division by zero',)),
##  Success(0.2),
##  Failure(TypeError("unsupported operand type(s) for /: 'float' and 'str'",))]

tries.filter(lambda x: x.isSuccess).map(lambda x: x.get()).collect()
## [1.0, 0.5, 0.3333333333333333, 0.2]

您甚至可以使用multipledispatch的模式匹配

from multipledispatch import dispatch
from operator import getitem

@dispatch(Success)
def check(x): return "Another great success"

@dispatch(Failure)
def check(x): return "What a failure"

a_list = [1, 2, 3]

check(Try(getitem, a_list, 1))
## 'Another great success'

check(Try(getitem, a_list, 10)) 
## 'What a failure'

如果你喜欢这种方法,我已经将更完整的实现推到了GitHubpypi.

上一篇:如何在PySpark mllib中滚动自定义估算器


下一篇:如何使用Pyspark中的时间序列数据滑动窗口转换数据