Question

我有pyspark.rdd.PipelinedRDD名为myRDD。这是其样本内容：

[((111, u'BB', u'A'), (444, u'BB', u'A')),
 ((222, u'BB', u'A'), (888, u'BB', u'A')),
 ((333, u'BB', u'B'), (999, u'BB', u'A')),...]

我需要删除第三列值不重合的所有条目。预期的结果是这一个：

[((111, u'BB', u'A'), (444, u'BB', u'A')),
 ((222, u'BB', u'A'), (888, u'BB', u'A')),...]

我该怎么做？

Answer 1

您可以使用带有lambda表达式的过滤器来检查每个元组对的第三个元素是否相同，例如：

l = [((111, u'BB', u'A'), (444, u'BB', u'A')),
     ((222, u'BB', u'A'), (888, u'BB', u'A')),
     ((333, u'BB', u'B'), (999, u'BB', u'A'))]

rdd = sc.parallelize(l)
rdd = rdd.filter(lambda x: x[0][2] == x[1][2])
result = rdd.collect()
print result

>>> [((111, u'BB', u'A'), (444, u'BB', u'A')), ((222, u'BB', u'A'), (888, u'BB', u'A'))]

要回答你的后续评论，请记住，lambda只是一个函数，如果你有更复杂的逻辑，你可以把它写成一个函数。你可以这样做：

def do_stuff(x):
    if (x[0][2] == 'C') or (x[1][2] == 'C'):
        return x     
    else:
        if x[0][2] == x[1][2]: return x
    return None

rdd = rdd.map(do_stuff).filter(lambda x: x is not None)

res = rdd.collect()

如何从pyspark.rdd.PipelinedRDD过滤出值？

1 个答案: