下面介绍如何使用pyspark处理计算超大数据的统计指标，主要为：最大值、最小值、均值、方差、标准差、中位数、众数、非重复值等。

# 加载稽核数据
rd_sql = f"select * from database.table"
spark_data = spark.sql(rd_sql)

# 计算众数 由于spark 2.4版本未内置相关函数 需要自定义
import pyspark.sql.functions as F
# 自定义mode的计算
def sparkdf_mode(df, cols):# 构建一个空数据框mode_df = pd.DataFrame()# 循环每一列for col in cols:# 先过滤空值filtered_df = df.filter(F.col(col).isNotNull())# 加个判断 防止数据全空置时报错if filtered_df.count()>0:# 统计出现次数 排序grouped_counts = filtered_df.groupBy(col).count().orderBy(F.col("count").desc())# 获取计数值最大的第一行first_row = grouped_counts.first()# 转sparkdfpdf = spark.createDataFrame([first_row], grouped_counts.columns).toPandas()[col]else:# 数据全空置 赋值Nonepdf = pd.DataFrame({col: [None]}) # 拼接mode_df = pd.concat([mode_df, pdf], axis=1)return mode_df

from pyspark.sql.functions import col, count, when, approx_count_distinct
# 分开统计 先统计字符类型
# 统计指标
string_stats = spark_data.select(string_cols+date_cols).summary("max","min").toPandas()
# 非空值数量
string_nonull = spark_data.select([count(when(col(c).isNotNull(), c)).alias(c) for c in (string_cols+date_cols)]).toPandas()
# 非重复值
string_unique = spark_data.agg(*[approx_count_distinct(col(c)).alias(c) for c in (string_cols+date_cols)]).toPandas()
# 众数
string_mode = sparkdf_mode(spark_data, (string_cols+date_cols))
# 添加空值占位
null_rows = pd.DataFrame(None, index=np.arange(len(string_stats), len(string_stats) + 3), columns=string_stats.columns)
string_stats = string_stats.append(null_rows)
# 上下拼接
string_data = pd.concat([string_stats.iloc[:, 1:], string_nonull, string_unique, string_mode])
print(f"string_data稽核完成")

# 统计数值类型
# 统计指标
float_stats = spark_data.select(float_cols).summary("max","min","mean","50%","stddev").toPandas()
print(f"float_stats稽核完成")
# 非空值
float_nonull = spark_data.select([count(when(col(c).isNotNull(), c)).alias(c) for c in float_cols]).toPandas()
# 非重复值
float_unique = spark_data.agg(*[approx_count_distinct(col(c)).alias(c) for c in float_cols]).toPandas()
# 众数
float_mode = sparkdf_mode(spark_data, float_cols)
# 上下拼接
float_data = pd.concat([float_stats.iloc[:, 1:], float_nonull, float_unique, float_mode])
print(f"float_data稽核完成")

# 合并转置
pdf = pd.concat([string_data, float_data], axis=1).T
# 重命名
pdf.columns = ["max", "min", "mean", "median", "std", "nonull_cnt", "unique_cnt", "mode"]
# pdf转为sdf
sdf = spark.createDataFrame(pdf)
# 创建临时视图 用于sqlAPI操作
sdf.createOrReplaceTempView("temp_view")
# 插入库表
spark.sql(f"insert overwrite table database.table select * from temp_view")
# 用完删除临时视图
spark.catalog.dropTempView("temp_view")
# 关闭spark
spark.stop()