Question

我需要在下面运行这样的任务。不知何故，我漏了一点。我知道，由于存在序列化问题，因此无法像这样使用javasparkcontext并传递javafunctions。

我需要以cartesian.size（）大小运行多个cassandra查询。有什么建议吗？

JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(conf);
    JavaRDD<DateTime> dateTimeJavaRDD = jsc.parallelize(dateTimes); //List<DateTime>
    JavaRDD<Integer> virtualPartitionJavaRDD = jsc.parallelize(virtualPartitions); //List<Integer>
    JavaPairRDD<DateTime, Integer> cartesian = dateTimeJavaRDD.cartesian(virtualPartitionJavaRDD);

    long c = cartesian.map(new Function<Tuple2<DateTime, Integer>, Long>() {
        @Override
        public Long call(Tuple2<DateTime, Integer> tuple2) throws Exception {
            return javaFunctions(jsc).cassandraTable("keyspace", "table").where("p1 = ? and  p2 = ?", tuple2._1(), tuple2._2()).count();
        }
    }).reduce((a,b) -> a + b);


    System.out.println("TOTAL ROW COUNT IS: " + c);

Answer 1

正确的解决方案应该是在数据和Casasndra表之间执行联接。 joinWithCassandraTable function可以满足您的需要-您只需生成Tuple2的RDD，其中包含p1和p2的值，然后调用joinWithCassandra表，如下所示（未经测试，取自我的示例here）：

JavaRDD<Tuple2<Integer, Integer>> trdd = cartesian.map(new Function<Tuple2<DateTime, Integer>, Tuple2<Integer, Integer>>() {
        @Override
        public Tuple2<Integer, Integer> call(Tuple2<DateTime, Integer> tuple2) throws Exception {
            return new Tuple2<Integer, Integer>(tuple2._1(), tuple2._2());
        }
    });
CassandraJavaPairRDD<Tuple2<Integer, Integer>, Tuple2<Integer, String>> joinedRDD =
     trdd.joinWithCassandraTable("test", "jtest",
     someColumns("p1", "p2"), someColumns("p1", "p2"),
     mapRowToTuple(Integer.class, String.class), mapTupleToRow(Integer.class));
// perform counting here...

如何运行多个Spark Cassandra查询

1 个答案: