Question

这是一个家庭作业问题：

我有一个RDD，它是一个集合os元组。我还有从每个输入元组返回字典的函数。不知何故，与reduce函数相反。

使用地图，我可以轻松地从RDD个元组转到RDD个词典。但是，由于字典是（键，值）对的集合，我想将RDD字典转换为每个字典内容的RDD（键，值）元组。

这样，如果我的RDD包含10个元组，那么我会得到一个RDD包含10个包含5个元素的字典（例如），最后我得到50个元组的RDD

我认为这必须是可能的但是，怎么样？（也许问题是我不知道如何用英语调用这个操作）

Answer 1

我的2美分：

有一个名为“collectAsMap”的PairRDD函数，它从RDD返回一个字典。

让我举个例子：

sample = someRDD.sample(0, 0.0001, 0)
sample_dict = sample.collectAsMap()
print sample.collect()
print sample_dict

[('hi', 4123.0)]
{'hi': 4123.0}

文档here

希望它有所帮助！此致！

Answer 2

我想你想要的只是一个flatMap：

dicts = sc.parallelize([{"foo": 1, "bar": 2}, {"foo": 3, "baz": -1, "bar": 5}])
dicts.flatMap(lambda x: x.items())

flatMap从RDD元素获取函数到iterable，然后连接结果。 Spark上下文之外的相同类型操作的另一个名称是mapcat：

>>> from toolz.curried import map, mapcat, concat, pipe
>>> from itertools import repeat
>>> pipe(range(4), mapcat(lambda i: repeat(i, i + 1)), list)
[0, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]

或一步一步走：

>>> pipe(range(4), map(lambda i: repeat(i, i + 1)), concat, list)
[0, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]

使用itertools.chain

同样的事情

>>> from itertools import chain
>>> pipe((repeat(i, i + 1) for i in  range(4)), chain.from_iterable, list)
>>> [0, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]

从Pyspark中的RDD中提取字典

2 个答案: