如果只在rdd的第二个字段中存在,则如何从一个字段rdd中选择值

时间:2016-04-19 20:24:36

标签: scala apache-spark rdd

我有一个带有3个字段的rdd,如下所述。

1,2,6
2,4,6
1,4,9
3,4,7
2,3,8

现在,从上面的rdd,我想得到以下rdd。

2,4,6
3,4,7
2,3,8

结果rdd没有以1开头的行,因为1在输入rdd的第二个字段中没有。

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

好的,如果我理解你想做什么,有两种方法:

  1. RDD拆分为两个,其中第一个RDD包含“第二个字段”的唯一值,第二个RDD具有“第一个值”作为键。然后加入rdds。这种方法的缺点是distinctjoin操作缓慢。

    val r: RDD[(String, String, Int)] = sc.parallelize(Seq(
      ("1", "2", 6),
      ("2", "4", 6),
      ("1", "4", 9),
      ("3", "4", 7),
      ("2", "3", 8)
    ))
    
    val uniqueValues: RDD[(String, Unit)] = r.map(x => x._2 -> ()).distinct
    val r1: RDD[(String, (String, String, Int))] = r.map(x => x._1 -> x)
    
    val result: RDD[(String, String, Int)] = r1.join(uniqueValues).map {case (_, (x, _)) => x}
    
    result.collect.foreach(println)
    
  2. 如果您的RDD相对较小并且Set个第二个值可以完全适合所有节点的内存,那么您可以创建该内存集作为第一步,将其广播到所有节点然后只过滤你的RDD:

    val r: RDD[(String, String, Int)] = sc.parallelize(Seq(
      ("1", "2", 6),
      ("2", "4", 6),
      ("1", "4", 9),
      ("3", "4", 7),
      ("2", "3", 8)
    ))
    
    val uniqueValues = sc.broadcast(r.map(x => x._2).distinct.collect.toSet)
    
    val result: RDD[(String, String, Int)] = r.filter(x => uniqueValues.value.contains(x._1))
    
    result.collect.foreach(println)
    
  3. 两个示例输出:

    (2,4,6)
    (2,3,8)
    (3,4,7)