PySpark DataFrame 添加自增 ID

在用 Spark 处理数据的时候，经常需要给全量数据增加一列自增 ID 序号，在存入数据库的时候，自增 ID 也常常是一个很关键的要素。
在 DataFrame 的 API 中没有实现这一功能，所以只能通过其他方式实现，或者转成 RDD 再用 RDD 的 zipWithIndex 算子实现。
下面呢就介绍三种实现方式。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

df = spark.createDataFrame(
    [
        {"name": "Alice", "age": 18},
        {"name": "Sitoi", "age": 22},
        {"name": "Shitao", "age": 22},
        {"name": "Tom", "age": 7},
        {"name": "De", "age": 17},
        {"name": "Apple", "age": 45}
    ]
)
df.show()

输出：

+---+------+
|age|  name|
+---+------+
| 18| Alice|
| 22| Sitoi|
| 22|Shitao|
|  7|   Tom|
| 17|    De|
| 45| Apple|
+---+------+

方式一：monotonically_increasing_id()

使用自带函数 monotonically_increasing_id() 创建,由于 spark 会有分区，所以生成的 ID 保证单调增加且唯一，但不是连续的。

优点：对于没有分区的文件，处理速度快。
缺点：由于 spark 的分区，会导致，ID 不是连续增加。

df = df.withColumn("id", monotonically_increasing_id())
df.show()

输出：

+---+------+-----------+
|age|  name|         id|
+---+------+-----------+
| 18| Alice| 8589934592|
| 22| Sitoi|17179869184|
| 22|Shitao|25769803776|
|  7|   Tom|42949672960|
| 17|    De|51539607552|
| 45| Apple|60129542144|
+---+------+-----------+

方法二：窗口函数

利用窗口函数：设置窗口函数的分区以及排序，因为是全局排序而不是分组排序，所有分区依据为空，排序规则没有特殊要求也可以随意填写

优点：保证 ID 连续增加且唯一。
缺点：运行速度满，并且数据量过大会爆内存,需要排序，会改变原始数据顺序。

from pyspark.sql.functions import row_number

spec = Window.partitionBy().orderBy("age")
df = df.withColumn("id", row_number().over(spec))
df.show()

输出：

+---+------+---+
|age|  name| id|
+---+------+---+
|  7|   Tom|  1|
| 17|    De|  2|
| 18| Alice|  3|
| 22| Sitoi|  4|
| 22|Shitao|  5|
| 45| Apple|  6|
+---+------+---+

方法三：RDD 的 zipWithIndex 算子

转成 RDD 再用 RDD 的 zipWithIndex 算子实现

优点：保证 ID 连续 增加且唯一。
缺点：运行速度慢。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id
from pyspark.sql.types import StructField, LongType

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

schema = df.schema.add(StructField("id", LongType()))
rdd = df.rdd.zipWithIndex()


def flat(l):
    for k in l:
        if not isinstance(k, (list, tuple)):
            yield k
        else:
            yield from flat(k)


rdd = rdd.map(lambda x: list(flat(x)))
df = spark.createDataFrame(rdd, schema)
df.show()

输出：

+---+------+---+
|age|  name| id|
+---+------+---+
| 18| Alice|  0|
| 22| Sitoi|  1|
| 22|Shitao|  2|
|  7|   Tom|  3|
| 17|    De|  4|
| 45| Apple|  5|
+---+------+---+