def process(self):
df_datos_PIB_ine = PIBProcessor.spark.read.format("mongo").option(
"uri", "mongodb://localhost/TFM_Jfernandez.PIB_INE").load()
df_datos_PIB_ine.registerTempTable("PIB_INE")
df_datos_PIB_ine_base = PIBProcessor.sql.sql('''
SELECT Nombre as nombre_variable,
Unidad.Nombre as unidad,
Escala.Nombre as escala,
datos.TipoDato.Nombre as povDef,
datos.Fecha as fecha_ini_periodo,
add_months(datos.Fecha,3) as fecha_fin_periodo,
datos.NombrePeriodo as Periodo,
datos.Valor as valor
FROM PIB_INE
LATERAL VIEW explode(Data) as datos
''')
get_category_udf = udf(lambda x: self.getCategoryFromNombre(x),
StringType())
get_subcategory_udf = udf(lambda x: self.getSubCategoryFromNombre(x),
StringType())
get_base_comparacion_udf = udf(lambda x: self.getBaseComparacion(x),
StringType())
split_col = split(df_datos_PIB_ine_base['nombre_variable'], '\\.')
df_datos_PIB_ine_base = df_datos_PIB_ine_base.withColumn(
'ambito', split_col.getItem(0))
df_datos_PIB_ine_base = df_datos_PIB_ine_base.withColumn(
'tipo_dato', split_col.getItem(1))
df_datos_PIB_ine_base = df_datos_PIB_ine_base.withColumn(
'categoria',
get_category_udf(df_datos_PIB_ine_base.nombre_variable))
df_datos_PIB_ine_base = df_datos_PIB_ine_base.withColumn(
'subCategoria',
get_subcategory_udf(df_datos_PIB_ine_base.nombre_variable))
df_datos_PIB_ine_base = df_datos_PIB_ine_base.withColumn(
'base_comparado',
get_base_comparacion_udf(df_datos_PIB_ine_base.nombre_variable))
columns_to_drop = ['nombre_variable']
df_datos_PIB_ine_base = df_datos_PIB_ine_base\
.select([column for column in df_datos_PIB_ine_base.columns if column not in columns_to_drop])\
.where(df_datos_PIB_ine_base.tipo_dato == ' Datos ajustados de estacionalidad y calendario')
df_datos_PIB_ine_base.show(20, False)
SQLUtil.writeSparkDf(df_datos_PIB_ine_base, "datos_pib_ine", True)
df_datos_PIB_ine_base.unpersist(blocking=True)
def process(self):
df_datos_pernoc_ine = PernoctacionesProcessor.spark.read.format(
"mongo").option(
"uri", "mongodb://localhost/TFM_Jfernandez.PERNOC_INE").load()
df_datos_pernoc_ine.registerTempTable("PERNOC_INE")
df_datos_pernoc_ine_base = PernoctacionesProcessor.sql.sql('''
SELECT Nombre as nombre_variable,
Unidad.Nombre as unidad,
Escala.Nombre as escala,
datos.TipoDato.Nombre as tipoDato,
datos.NombrePeriodo as Periodo,
datos.Valor as valor
FROM PERNOC_INE
LATERAL VIEW explode(Data) as datos
WHERE datos.Anyo = 2020
''')
split_col = split(df_datos_pernoc_ine_base['nombre_variable'], '\\.')
df_datos_pernoc_ine_base = df_datos_pernoc_ine_base.withColumn(
'region', split_col.getItem(0))
df_datos_pernoc_ine_base = df_datos_pernoc_ine_base.withColumn(
'origen_viajero', split_col.getItem(2))
split_col = split(df_datos_pernoc_ine_base['Periodo'], 'M')
df_datos_pernoc_ine_base = df_datos_pernoc_ine_base.withColumn(
'anho',
split_col.getItem(0).cast(IntegerType()))
df_datos_pernoc_ine_base = df_datos_pernoc_ine_base.withColumn(
'mes',
split_col.getItem(1).cast(IntegerType()))
columns_to_drop = ['nombre_variable', 'escala', 'Periodo']
df_datos_pernoc_ine_base = df_datos_pernoc_ine_base.select([
column for column in df_datos_pernoc_ine_base.columns
if column not in columns_to_drop
])
df_datos_pernoc_ine_base.show(20, False)
SQLUtil.writeSparkDf(df_datos_pernoc_ine_base,
"datos_pernoctaciones_ine", True)
df_datos_pernoc_ine_base.unpersist(blocking=True)
def process(self):
df_datos_empleo_ine = self.spark.read.format("mongo").option(
"uri", "mongodb://localhost/TFM_Jfernandez.EMPLEO_INE").load()
df_datos_empleo_ine.registerTempTable("EMPLEO_INE")
df_datos_empleo_ine_base = self.sql.sql('''
SELECT Nombre as nombre_variable,
Unidad.Nombre as unidad,
Escala.Nombre as escala,
datos.TipoDato.Nombre as tipoDato,
datos.NombrePeriodo as Periodo,
datos.Valor as valor
FROM EMPLEO_INE
LATERAL VIEW explode(Data) as datos
WHERE Nombre like '%Dato base%'
''')
df_datos_empleo_ine_base.show(20, False)
SQLUtil.writeSparkDf(df_datos_empleo_ine_base, "datos_empleo_ine",
True)
def process(self):
df_registro_defunciones = SQLUtil.readSparkDf(self.spark,
"registro_defunciones")
df_comunidades_autonomas = SQLUtil.readSparkDf(
self.spark, "comunidades_autonomas")
df_mapeos = self.spark.read.load(self.mapeo_codigos,
format="csv",
sep=";",
inferSchema="true",
header="true")
df_mapeos.head()
df_mapeos.show(n=30)
df_comunidades_autonomas.show(n=30)
df_registro_defunciones.registerTempTable("registro_defunciones")
df_comunidades_autonomas.registerTempTable("comunidades_autonomas")
df_comunidades_autonomas\
.withColumn("latitud", df_comunidades_autonomas["latitud"].cast(FloatType()))\
.withColumn("longitud", df_comunidades_autonomas["longitud"].cast(FloatType()))
df_mapeos.registerTempTable("mapeos")
df_defunciones_con_coordenadas = self.sql.sql('''
SELECT rd.*, ca.*
FROM registro_defunciones rd
JOIN mapeos map on rd.comunidad = map.nombre
JOIN comunidades_autonomas ca on map.codigo = ca.codigo
''')
df_defunciones_con_coordenadas = df_defunciones_con_coordenadas.where(
df_defunciones_con_coordenadas.fecha_defuncion >= self.fecha_corte)
df_defunciones_con_coordenadas = df_defunciones_con_coordenadas\
.withColumn("latitud", df_defunciones_con_coordenadas["latitud"].cast(FloatType()))\
.withColumn("longitud", df_defunciones_con_coordenadas["longitud"].cast(FloatType()))
SQLUtil.writeSparkDf(df_defunciones_con_coordenadas,
"registro_defunciones", True)
df_registro_defunciones.unpersist(blocking=True)
def load(self):
from common.SQLUtil import SQLUtil
SQLUtil.pandasToTable(self.cotizaciones,'cotizaciones_empresas')
def __init__(self):
'''
Constructor
'''
self.empresasCotizacion = SQLUtil.tableToPandas('empresas_cotizacion')
def load(self):
from common.SQLUtil import SQLUtil
SQLUtil.pandasToTable(self.data_recuperados, 'covid_19_recuperados')
SQLUtil.pandasToTable(self.data_fallecidos, 'covid_19_fallecidos')
SQLUtil.pandasToTable(self.data_confirmados, 'covid_19_confirmados')
def load(self):
from common.SQLUtil import SQLUtil
SQLUtil.pandasToTable(self.data_datos_diarios,
'datos_diarios_calidad_aire')
SQLUtil.pandasToTable(self.data_estaciones_control,
'estaciones_control')
def process(self):
df_lecturas = SQLUtil.readSparkDf(self.spark, "calidad_aire")
SQLUtil.writeSparkDf(df_lecturas, "calidad_aire", True)
df_lecturas.unpersist(blocking=True)
def process(self):
df_madrid_calle30 = SQLUtil.readSparkDf(self.spark, MadridCalle30DataProcessor.TABLA_TRAFICO_MC30)
df_madrid_calle30 = df_madrid_calle30.where(df_madrid_calle30.Fecha >= self.fecha_corte)
SQLUtil.writeSparkDf(df_madrid_calle30, MadridCalle30DataProcessor.TABLA_TRAFICO_MC30, True)
df_madrid_calle30.unpersist(blocking=True)
def load(self):
from common.SQLUtil import SQLUtil
SQLUtil.pandasToTable(self.df, 'defunciones_momo')
def load(self):
from common.SQLUtil import SQLUtil
SQLUtil.pandasToTable(self.dataframe,'trafico_calle_30_madrid')
def process(self):
df_cotizaciones = SQLUtil.readSparkDf(self.spark, IBEX35DataProcessor.IBEX35_data_table)
SQLUtil.writeSparkDf(df_cotizaciones, "cotizaciones", True)
df_cotizaciones.unpersist(blocking=True)
def load(self):
from common.SQLUtil import SQLUtil
SQLUtil.pandasToTable(self.dataframe,'comunidades_autonomas')
def process(self):
df_datos_covid = SQLUtil.readSparkDf(
self.spark, WorldCovidProcessor.datos_covid_table)
SQLUtil.writeSparkDf(df_datos_covid,
WorldCovidProcessor.datos_covid_table, True)
df_datos_covid.unpersist(blocking=True)