كيفية تحديد ترتيب الأعمدة في Apache Spark بلغة Python
في Apache Spark باستخدام لغة البرمجة Python، يطرح العديد من المطورين سؤالاً حول كيفية ترتيب حقول Row objects التي يقومون بإنشائها. يقوم الكثيرون بإنشاء Row objects باستخدام الطريقة الشائعة كالتالي:
pythonrow = Row(foo=1, bar=2)
ومع ذلك، يكون ترتيب الحقول في الكائن الناتج يبدو أنه يتم ترتيبه تلقائيًا بترتيب أبجدي. هذا يؤدي في النهاية إلى ترتيب الأعمدة في الإطار البيانات DataFrame بناءً على الترتيب الأبجدي لأسماء الحقول.
إذا كنت تفضل ترتيب الأعمدة بطريقة مختلفة، هناك طريقة لتحقيق ذلك باستخدام أسماء مخصصة للأعمدة. يمكنك استخدام “_1” و “_2” بدلاً من “foo” و “bar” ومن ثم تعيين الاسماء الفعلية للأعمدة باستخدام schema مناسب. ولكن إذا كنت تبحث عن وسيلة لمنع ترتيب Row object ذاتياً، يمكن أن يكون هناك حلاً بسيطاً.
قد يتم تجنب ترتيب الحقول بتغيير الطريقة التي يتم بها تمثيل الكائن Row. يمكنك استخدام tuple بدلاً من kwargs لتحديد ترتيب الحقول بشكل صريح. هناك مثال:
pythonrow = Row(1, 2)
وبهذا يتم تمثيل الحقول بترتيبها كما هو معين في الtuple. يمكنك بعد ذلك استخدام schema لتعيين أسماء الأعمدة.
المزيد من المعلومات
تواجه هذه المشكلة العديد من المطورين الذين يعملون مع Apache Spark في Python، حيث يتطلبون ترتيبًا مخصصًا لحقول الكائنات Row الخاصة بهم. يمكن أن يكون هذا ذا أهمية خاصة عند إنشاء DataFrame حيث يتم ترتيب الأعمدة تلقائيًا وفقًا لترتيب الأسماء.
في الوقت الحالي، قد لا يكون هناك خيار مباشر لمنع ترتيب Row objects في Apache Spark. ومع ذلك، هناك بعض الطرق المبتكرة للتعامل مع هذه القضية.
إذا كان لديك الحاجة الماسة إلى تحديد ترتيب الأعمدة، يمكنك استخدام tuple كما ذكرت سابقًا، حيث يمكن تمثيل الحقول بترتيب محدد:
pythonrow = Row(1, 2)
وفي هذا السياق، يمكنك استخدام schema لتعيين أسماء الأعمدة.
من الجدير بالذكر أن Apache Spark 3.0 وما بعده قد قدمت بعض التحسينات في هذا السياق، حيث يمكنك استخدام تحديد ترتيب الأعمدة أثناء إنشاء DataFrame باستخدام طريقة toDF، وذلك باستخدام البارامتر schema وتوفير ترتيب محدد. ولكن يجب التحقق من إصدار Spark الذي تستخدمه للتأكد من دعم هذه الميزة.
عمومًا، يظل التعامل مع ترتيب الأعمدة في Spark تحديًا، ويمكنك اعتماد حلاً يتناسب مع احتياجات تطبيقك الخاص.