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Criando Schemas com Spark Dataframes usando PySpark




O que é um schema no contexto de Dataframes?


Os schemas são metadados que permitem trabalhar com dados padronizados. Bem, essa foi minha definição sobre esquemas, mas também podemos entender os schemas como uma estrutura que representa um contexto de dados ou um modelo de negócio.


O Spark possibilita a definição de schemas em Dataframes visando manter a qualidade dos dados, confiabilidade e manter um catalogo de metadados. Por mais que seja possível não utilizar schemas, somente utilizando métodos do Spark para inferir o Dataframe e extrair o metadado, a utilização de schemas é uma boa prática quando se trabalha com governança de dados.


Neste post vamos criar um exemplo de Dataframe simples que irá ler um arquivo CSV sem um schema e outro exemplo usando um schema definido. Através de exemplos veremos as vantagens e desvantagens.



Conteúdo do arquivo CSV

"type","country","engines","first_flight","number_built"
"Airbus A220","Canada",2,2013-03-02,179
"Airbus A320","France",2,1986-06-10,10066
"Airbus A330","France",2,1992-01-02,1521
"Boeing 737","USA",2,1967-08-03,10636
"Boeing 747","USA",4,1969-12-12,1562
"Boeing 767","USA",2,1981-03-22,1219

Se você percebeu no conteúdo acima, temos diferentes tipos de dados. Temos tipos de coluna string, numérica e date. O conteúdo acima será representado pelo arquivo airliners.csv no código.


Criando um Dataframe sem Schema definido

from pyspark.sql import SparkSession

if __name__ == "__main__":
    spark = SparkSession.builder \
        .master("local[1]") \
        .appName("schema-app") \
        .getOrCreate()

    air_liners_df = spark.read \
        .option("header", "true") \
        .format("csv") \
        .load("airliners.csv")

    air_liners_df.show()
    air_liners_df.printSchema()

Resultado Dataframe


Parece que funcionou bem, mas se você olhar com atenção, perceberá que na estrutura do esquema existem alguns tipos de campos que não correspondem aos seus valores, por exemplo, campos como number_built, engines e first_flight. Eles não são tipos de string, certo?


Podemos tentar corrigir essa inconsistência adicionando no Dataframe o seguinte parâmetro chamado inferSchema e adicionando o valor para true.

from pyspark.sql import SparkSession

if __name__ == "__main__":
    spark = SparkSession.builder \
        .master("local[1]") \
        .appName("schema-app") \
        .getOrCreate()

    air_liners_df = spark.read \
        .option("header", "true") \
        .option("inferSchema", "true") \
        .format("csv") \
        .load("airliners.csv")

    air_liners_df.show()
    air_liners_df.printSchema()

Resultado Dataframe utilizando o parâmetro inferSchema


Mesmo inferindo o schema, o campo first_flight manteve-se como tipo string. Agora, vamos tentar definir um schema para o Dataframe, para que tenhamos certeza de que todos os tipos sejam padronizados de acordo com o seu valor.

 

Criando um Dataframe com Schema definido


No código abaixo temos um complemento do código anterior, neste caso, estamos de fato criando um schema para ser utilizado no Dataframe. Perceba que é possível utilizar a classes StructSchema para definição do schema e StructField para os campos e seus tipos.


from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StringType, IntegerType, DateType, StructField

if __name__ == "__main__":

    spark = SparkSession.builder \
        .master("local[1]") \
        .appName("schema-app") \
        .getOrCreate()

    StructSchema = StructType([
        StructField("type", StringType()),
        StructField("country", StringType()),
        StructField("engines", IntegerType()),
        StructField("first_flight", DateType()),
        StructField("number_built", IntegerType())
    ])

    air_liners_df = spark.read \
        .option("header", "true") \
        .format("csv") \
        .schema(StructSchema) \
        .load("airliners.csv")

    air_liners_df.show()
    air_liners_df.printSchema()

Resultado Dataframe utilizando o Schema definido


Depois de definirmos o schema, todos os tipos de campos correspondem aos seus valores. Isso mostra o quão importante é usar schemas com Dataframes.


Agora é possível manipular os dados de acordo com o tipo e sem preocupações de se ter dados inconsistente e visando a qualidade dos dados para o consumo.

 

Material de estudo


Se quer aprender mais sobre o assunto e alcançar um alto nível de conhecimento, recomendo fortemente a leitura do(s) seguinte(s) livro(s):



Spark: The Definitive Guide: Big Data Processing Made Simple (Versão Inglês) é uma referência completa para quem quer aprender o Spark e sobre as suas principais funcionalidades. Lendo esse livro, você vai aprender sobre DataFrames, Spark SQL através de exemplos práticos. O autor mergulha nas APIs de baixo nível do Spark, RDDs e também sobre como o Spark é executado em um cluster e como depurar e monitorar os aplicativos de clusters do Spark. Os exemplos práticos estão em Scala e Python.













Beginning Apache Spark 3: With Dataframe, Spark SQL, Structured Streaming, and Spark Machine Library (Versão Inglês) com a nova versão do Spark, este livro explora os principais recursos do Spark, como o uso de Dataframes, Spark SQL no qual você pode usar SQL para manipular dados e Structured Streaming para processar dados em tempo real. Este livro contém exemplos práticos e trechos de código para facilitar a leitura.













High Performance Spark: Best Practices for Scaling and Optimizing Apache Spark (Versão Inglês) é um livro que explora as melhores práticas usando a linguagem Spark e Scala para lidar com aplicações de dados em larga escala, técnicas para transformações utilizando RDD, e também mostra como as novas interfaces do Spark SQL melhoram o desempenho sobre a estrutura de dados RDD do SQL, exemplos de Spark MLlib e o uso de bibliotecas de aprendizado de máquina de ML e muito mais.













abrange os conceitos básicos do Python por meio de exemplos interativos e práticas recomendadas.













Learning Scala: Practical Functional Programming for the Jvm (Versão Inglês) é um excelente livro que aborda a linguagem Scala através de exemplos e exercícios práticos. Lendo este livro, você aprenderá sobre os principais tipos de dados, literais, valores e variáveis. Construir classes que compõem uma ou mais características para total reutilização, criar novas funcionalidades misturando-as na instanciação e muito mais. Scala é uma das principais linguagens em projetos de Big Data em todo o mundo, com grande uso em grandes empresas de tecnologia como o Twitter e também a linguagem principal do Spark.













Bom é isso, espero que tenham gostado!


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