PySpark – union & unionAll

En PySpark, las operaciones de union y unionAll se utilizan para combinar dos o más conjuntos de datos. Ambas operaciones son muy útiles en el procesamiento de datos y se utilizan ampliamente en los proyectos de big data.

La operación union se utiliza para combinar dos RDD (Resilient Distributed Datasets) o DataFrames en un solo RDD o DataFrame, mientras que la operación unionAll se utiliza para combinar dos RDD o DataFrames manteniendo duplicados, es decir, no elimina las filas duplicadas.

A lo largo de este artículo, exploraremos en detalle estas operaciones y cómo se utilizan para procesar datos grandes en PySpark.

¿Qué es la operación de unión?

La operación union en PySpark se utiliza para unir dos RDDs o DataFrames y crear un nuevo RDD o DataFrame sin duplicados.

La sintaxis básica para la operación union en PySpark es la siguiente:

rdd1.union(rdd2)

Donde rdd1 y rdd2 son los RDDs que se van a unir. El nuevo RDD creado por la operación union contiene sólo una copia de las filas comunes a ambos RDDs.

Ejemplo de operación de unión en PySpark

Supongamos que tenemos dos RDD: rdd1 y rdd2. El código para unir estos RDDs se muestra a continuación:

rdd1 = sc.parallelize([(1, 'hola'), (2, 'adiós'), (3, 'hasta luego')])
rdd2 = sc.parallelize([(4, 'buenos días'), (5, 'buenas tardes'), (6, 'buenas noches')])

rdd3 = rdd1.union(rdd2)
print(rdd3.collect())

La salida de este código será:

[(1, 'hola'), (2, 'adiós'), (3, 'hasta luego'), (4, 'buenos días'), (5, 'buenas tardes'), (6, 'buenas noches')]

Como podemos ver, el RDD creado a través de la operación de unión contiene todas las filas de ambos RDDs.

¿Qué es la operación de uniónAll?

La operación unionAll en PySpark se utiliza para unir dos RDD o DataFrames y crear un nuevo RDD o DataFrame que contiene todas las filas, incluyendo las filas duplicadas.

La sintaxis básica para la operación unionAll en PySpark es la siguiente:

rdd1.unionAll(rdd2)

Donde rdd1 y rdd2 son los RDDs que se van a unir.

Ejemplo de operación de uniónAll en PySpark

Supongamos que tenemos dos RDDs: rdd1 y rdd2. El código para unir estos RDDs con la operación unionAll se muestra a continuación:

rdd1 = sc.parallelize([(1, 'hola'), (2, 'adiós'), (3, 'hasta luego')])
rdd2 = sc.parallelize([(3, 'que tal'), (4, 'buenos días'), (5, 'buenas tardes')])

rdd3 = rdd1.unionAll(rdd2)
print(rdd3.collect())

La salida de este código será:

[(1, 'hola'), (2, 'adiós'), (3, 'hasta luego'), (3, 'que tal'), (4, 'buenos días'), (5, 'buenas tardes')]

Como podemos ver, el RDD creado a través de la operación de unionAll contiene todas las filas de ambos RDDs, incluyendo las filas duplicadas.

Conclusión

Las operaciones de union y unionAll son muy útiles en PySpark y se utilizan ampliamente en el procesamiento de datos a gran escala. La operación de union se utiliza para unir dos RDDs o DataFrames sin duplicados, mientras que la operación de unionAll se utiliza para unir dos RDDs o DataFrames manteniendo duplicados.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre 'union' y 'unionAll' en PySpark?

La operación de union en PySpark se utiliza para unir dos RDDs o DataFrames sin duplicados, mientras que la operación de unionAll se utiliza para unir dos RDDs o DataFrames manteniendo duplicados.

¿Qué hacer si quiero unir más de dos RDDs o DataFrames?

Para unir más de dos RDDs o DataFrames, simplemente puede encadenar múltiples operaciones de unión una después de otra. Por ejemplo:

rdd1.union(rdd2).union(rdd3).union(rdd4)

¿Cómo puedo eliminar filas duplicadas en un RDD o DataFrame?

Para eliminar filas duplicadas en un RDD o DataFrame, puede utilizar la operación de distinct. Esta operación devuelve un nuevo DataFrame o RDD que contiene sólo una copia de cada fila.

¿Es posible unir dos RDDs o DataFrames con diferentes esquemas?

No, no es posible unir dos RDDs o DataFrames con diferentes esquemas. Los RDDs o DataFrames que se van a unir deben tener el mismo esquema.

Sección de código de ejemplo

Aquí mostramos unos ejemplos adicionales de cómo usar la operación union y unionAll en PySpark:

df1 = spark.createDataFrame([(1, 'hola'), (2, 'adiós'), (3, 'hasta luego')], ['col1', 'col2'])
df2 = spark.createDataFrame([(3, 'que tal'), (4, 'buenos días'), (5, 'buenas tardes')], ['col1', 'col2'])

df3.show()
df4.show()

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