Question

嗨，我创建了如下的Rdd

rdd1=sc.parallelize(['P','T','K'])
rdd1.collect()
['P', 'T', 'K']

现在，我想使用以下所有可能的组合和新的RDD创建新的RDD2。除了相同的元素组合，例如（p，p），（k，k），（t，t）。

我在做的时候的预期输出

RDD2.collect()

[
    ('P'),('T'),('K'),
    ('P','T'),('P','K'),('T','K'),('T','P'),('K','P'),('K','T'),
    ('P','T','K'),('P','K','T'),('T','P','K'),('T','K','P'),('K','P','T'),('K','T','P')
]

Answer 1

似乎您想在rdd中生成元素的所有排列，其中每一行都包含唯一值。

一种方法是首先创建一个辅助函数以生成所需的长度n组合：

from functools import reduce
from itertools import chain

def combinations_of_length_n(rdd, n):
    # for n > 0
    return reduce(
        lambda a, b: a.cartesian(b).map(lambda x: tuple(chain.from_iterable(x))),
        [rdd]*n
    ).filter(lambda x: len(set(x))==n)

从本质上讲，该函数将对n进行rdd的笛卡尔乘积运算，并仅保留所有值都不同的行。

我们可以针对n = [2, 3]进行测试：

print(combinations_of_length_n(rdd1, n=2).collect())
#[('P', 'T'), ('P', 'K'), ('T', 'P'), ('K', 'P'), ('T', 'K'), ('K', 'T')]

print(combinations_of_length_n(rdd1, n=3).collect())
#[('P', 'T', 'K'),
# ('P', 'K', 'T'),
# ('T', 'P', 'K'),
# ('K', 'P', 'T'),
# ('T', 'K', 'P'),
# ('K', 'T', 'P')]

所需的最终输出只是这些中间结果中的union，并且原始rdd（值映射到tuple s）。

rdd1.map(lambda x: tuple((x,)))\
    .union(combinations_of_length_n(rdd1, 2))\
    .union(combinations_of_length_n(rdd1, 3)).collect()
#[('P',),
# ('T',),
# ('K',),
# ('P', 'T'),
# ('P', 'K'),
# ('T', 'P'),
# ('K', 'P'),
# ('T', 'K'),
# ('K', 'T'),
# ('P', 'T', 'K'),
# ('P', 'K', 'T'),
# ('T', 'P', 'K'),
# ('K', 'P', 'T'),
# ('T', 'K', 'P'),
# ('K', 'T', 'P')]

概括任何最大重复次数：

num_reps = 3
reduce(
    lambda a, b: a.union(b),
    [
        combinations_of_length_n(rdd1.map(lambda x: tuple((x,))), i+1) 
        for i in range(num_reps)
    ]
).collect()
#Same as above

注意：笛卡尔积运算成本很高，应尽可能避免使用。

Answer 2

有几种方法。您可以运行循环并获取排列并将其存储在列表中，然后将列表转换为rdd

>>> rdd1.collect()
['P', 'T', 'K']
>>> 
>>> l = []
>>> for i in range(2,rdd1.count()+1):
...     x = list(itertools.permutations(rdd1.toLocalIterator(),i))
...     l = l+x
... 
>>> rdd2 = sc.parallelize(l)
>>> 
>>> rdd2.collect()
[('P', 'T'), ('P', 'K'), ('T', 'P'), ('T', 'K'), ('K', 'P'), ('K', 'T'), ('P', 'T', 'K'), ('P', 'K', 'T'), ('T', 'P', 'K'), ('T', 'K', 'P'), ('K', 'P', 'T'), ('K', 'T', 'P')]

如何在pyspark中创建具有其他Rdd元素的所有可能组合的New Rdd？

2 个答案: