wikiq_users/wikiq_users_spark.py

   1 #!/usr/bin/env python3
   2 """
   3 Builds a user level dataset. Requires a functional spark installation.
   4
   5 """
   6
   7 import sys
   8 # add pyspark to your python path e.g.
   9 #sys.path.append("/home/nathante/sparkstuff/spark/python/pyspark")
  10 #sys.path.append("/home/nathante/sparkstuff/spark/python/")
  11 from pyspark import SparkConf
  12 from pyspark.sql import SparkSession, SQLContext
  13 from pyspark.sql import Window
  14 import pyspark.sql.functions as f
  15 from pyspark.sql import types
  16 import argparse
  17 import glob
  18 from os import mkdir
  19 from os import path
  20 from wikiq_util import PERSISTENCE_RADIUS
  21 #read a table
  22
  23 def parse_args():
  24
  25     parser = argparse.ArgumentParser(description='Create a dataset of edits by user.')
  26     parser.add_argument('-i', '--input-file', help='Tsv file of wiki edits. Supports wildcards ', required=True, type=str)
  27     parser.add_argument('-o', '--output-dir', help='Output directory', default='./output', type=str)
  28 #    parser.add_argument('--wiki', help="Wiki name. If not provided, we will guess based on the filename.", type=str)
  29     parser.add_argument('--urlencode', help="whether we need to decode urls",action="store_true")
  30     parser.add_argument('--output-format', help = "[csv, parquet] format to output",type=str)
  31     parser.add_argument('--num-partitions', help = "number of partitions to output",type=int, default=1)
  32     parser.add_argument('--schema-opt', help = 'Options for the input schema.', choices = ["basic","persistence","collapse","persistence+collapse"])
  33 #    parser.add_argument('--nodes', help = "how many hyak nodes to use", default=0, type=int)
  34     args = parser.parse_args()
  35     return(args)
  36
  37 if __name__ == "__main__":
  38     args = parse_args()
  39     conf = SparkConf().setAppName("Wiki Users Spark")
  40     spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
  41
  42     # test file with persistence: "../tests/tsvs/persistence_sailormoon.tsv"
  43     files = glob.glob(args.input_file)
  44     files = [path.abspath(p) for p in files]
  45
  46     read_persistence = args.schema_opt in ["persistence", "persistence+collapse"]
  47     read_collapse = args.schema_opt in ["collapse", "persistence+collapse"]
  48
  49     # going to have to do some coercing of the schema
  50
  51     # build a schema
  52     struct = types.StructType().add("anon",types.StringType(),True)
  53     struct = struct.add("articleid",types.LongType(),True)
  54
  55     if read_collapse is True:
  56         struct = struct.add("collapsed_revs", type.IntegerType(), True)
  57
  58     struct = struct.add("date_time",types.TimestampType(), True)
  59     struct = struct.add("deleted",types.BooleanType(), True)
  60     struct = struct.add("editor",types.StringType(),True)
  61     struct = struct.add("editor_id",types.LongType(), True)
  62     struct = struct.add("minor", types.BooleanType(), True)
  63     struct = struct.add("namespace", types.LongType(), True)
  64     struct = struct.add("revert", types.BooleanType(), True)
  65     struct = struct.add("reverteds", types.StringType(), True)
  66     struct = struct.add("revid", types.LongType(), True)
  67     struct = struct.add("sha1", types.StringType(), True)
  68     struct = struct.add("text_chars", types.LongType(), True)
  69     struct = struct.add("title",types.StringType(), True)
  70
  71     if read_persistence is True:
  72         struct = struct.add("token_revs", types.IntegerType(),True)
  73         struct = struct.add("tokens_added", types.IntegerType(),True)
  74         struct = struct.add("tokens_removed", types.IntegerType(),True)
  75         struct = struct.add("tokens_window", types.IntegerType(),True)
  76
  77
  78     reader = spark.read
  79
  80     df = reader.csv(files,
  81                     sep='\t',
  82                     inferSchema=False,
  83                     header=True,
  84                     mode="PERMISSIVE",
  85                     schema = struct)
  86     df = df.repartition(args.num_partitions)
  87
  88     # replace na editor ids
  89     df = df.select('*',f.coalesce(df['editor_id'],df['editor']).alias('editor_id_or_ip'))
  90
  91     # sort by datetime
  92     df = df.orderBy(df.date_time.asc())
  93
  94     # create our window_specs
  95     ed_win = Window.orderBy('date_time').partitionBy('editor_id_or_ip')
  96     art_win = Window.orderBy("date_time").partitionBy("articleid")
  97
  98     # assign which edit reverted what edit
  99     reverteds_df = df.filter(~ df.reverteds.isNull()).select(['revid','reverteds','editor_id_or_ip','date_time'])
 100     reverteds_df = reverteds_df.select("*", f.split(reverteds_df.reverteds,',').alias("reverteds_new"))
 101     reverteds_df = reverteds_df.drop("reverteds")
 102     reverteds_df = reverteds_df.withColumnRenamed("reverteds_new", "reverteds")
 103     reverteds_df = reverteds_df.withColumn("editor_nth_revert_action", f.rank().over(ed_win))
 104
 105     reverteds_df_explode = reverteds_df.select(reverteds_df.revid.alias('reverted_by'), f.explode(reverteds_df.reverteds).alias('reverted_id'))
 106
 107
 108     df = df.join(reverteds_df_explode, df.revid == reverteds_df_explode.reverted_id, how='left_outer')
 109     df = df.drop("reverted_id")
 110     del(reverteds_df_explode)
 111
 112     reverteds_df = reverteds_df.select("revid","editor_nth_revert_action")
 113     df = df.join(reverteds_df, on= ["revid"], how='left_outer')
 114
 115     del(reverteds_df)
 116
 117     # count reverts
 118     reverts_df = df.filter(df.revert==True).select('revid','articleid','editor_id_or_ip','date_time','revert')
 119     reverts_df = reverts_df.withColumn('editor_nth_revert',f.rank().over(ed_win))
 120
 121     # articles total reverts
 122     reverts_df = reverts_df.withColumn('article_nth_revert',f.rank().over(art_win))
 123
 124     # some kind of bad work around a bug
 125     # see https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-14948
 126     reverts_df = reverts_df.select(reverts_df.revid.alias("r_revid"),'editor_nth_revert','article_nth_r
 127 evert')
 128     df = df.join(reverts_df, df.revid == reverts_df.r_revid, how='left_outer')
 129     df = df.drop("r_revid")
 130     del(reverts_df)
 131
 132     # count edits
 133     df = df.withColumn('year', f.year(df.date_time))
 134     df = df.withColumn('month',f.month(df.date_time))
 135
 136     if not read_collapse:
 137         df = df.withColumn('editor_nth_edit', f.rank().over(ed_win))
 138         df = df.withColumn('article_nth_edit', f.rank().over(art_win))
 139     else:
 140         df = df.withColumn('editor_nth_edit', f.sum("collapsed_revs").over(ed_win))
 141         df = df.withColumn('article_nth_edit', f.sum("collapsed_revs").over(art_win))
 142         df = df.withColumn('editor_nth_collapsed_edit', f.rank().over(ed_win))
 143         df = df.withColumn('article_nth_collapsed_edit', f.rank().over(art_win))
 144
 145     # total editor's token_revs
 146     if read_persistence:
 147         df = df.withColumn("token_revs_upper", df.token_revs + df.tokens_added * (PERSISTENCE_RADIUS - df.tokens_window - 1))
 148         df = df.withColumn('editor_cum_token_revs_lower', f.sum("token_revs").over(ed_win))
 149         df = df.withColumn('editor_cum_token_revs_upper', f.sum("token_revs_upper").over(ed_win))
 150         df = df.withColumn('article_cum_token_revs_lower', f.sum("token_revs").over(art_win))
 151         df = df.withColumn('article_cum_token_revs_upper', f.sum("token_revs_upper").over(art_win))
 152         df = df.withColumn('editor_cum_tokens_added', f.sum("tokens_added").over(ed_win))
 153         df = df.withColumn('article_cum_tokens_removed', f.sum("tokens_removed").over(art_win))
 154
 155     # output
 156     if not path.exists(args.output_dir):
 157         mkdir(args.output_dir)
 158     if args.output_format == "csv" or args.output_format == "tsv":
 159         df.write.csv(args.output_dir, sep='\t', mode='overwrite',header=True,timestampFormat="yyyy-MM-dd HH:mm:ss")
 160             # format == "parquet"
 161     else:
 162         df.write.parquet(args.output_dir, mode='overwrite')
 163
 164         # for writing to csv we need to urlencode