我正在使用Scala在独立计算机（具有Windows 10的PC）上使用Spark进行编程。我是一个新手，没有scala和spark编程经验。所以我非常感谢你的帮助。
问题：
我有一个HashMap，hMap1，其值为整数条目的HashSets（HashMap＆gt;）。然后，我将其值（即，许多HashSet值）存储在RDD中。代码如下
val rdd1 = sc.parallelize(Seq(hMap1.values()))
现在我有另一个相同类型的HashMap，即hMap2，即HashMap＆gt;。它的值也存储在RDD中
val rdd2 = sc.parallelize(Seq(hMap2.values()))
我想知道如何将hMap1和hMap2的值相交
例如：
输入：
rdd1 = [2, 3], [1, 109], [88, 17]
和rdd2 = [2, 3], [1, 109], [5,45]
输出
所以输出= [2, 3], [1, 109]
答案 0 :(得分：0)
问题陈述
我对您的问题的理解如下：
鉴于两个类型为
RDD[Set[Integer]]的RDD，如何生成RDD个共同记录。
示例数据
生成的两个RDD
val rdd1 = sc.parallelize(Seq(Set(2, 3), Set(1, 109), Set(88, 17)))
val rdd2 = sc.parallelize(Seq(Set(2, 3), Set(1, 109), Set(5, 45)))
可能的解决方案
如果我对问题陈述的理解是正确的，那么你可以使用rdd1.intersection(rdd2) ，如果你的RDD是我认为的那样。这就是我在Spark 2.2.0上使用spark-shell尝试的内容：
rdd1.intersection(rdd2).collect
产生了输出：
Array(Set(2, 3), Set(1, 109))
这很有效，因为Spark可以比较Set[Integer]类型的元素，但请注意，除非您定义Set[MyObject] MyObject，否则这对于任何对象var newBackButton = UIBarButtonItem(image: UIImage(named: "back"), style: .plain, target: self, action: #selector(self.back))
navigationItem?.leftBarButtonItem = newBackButton
都不通用。