Как я могу присоединиться к RDD [Rating] с scala.collection.Map [Int, Double] по ключевому столбцу? - PullRequest
Новая
       36

Как я могу присоединиться к RDD [Rating] с scala.collection.Map [Int, Double] по ключевому столбцу?

0 голосов
/ 15 октября 2019

У меня есть две таблицы ->

table1: RDD [Rating] (rdd1, rdd2, rdd3)

и

table2: scala.collection.Map [Int, Double] (m1, m2)

Я потратил много времени и усилий, пытаясь создать объединенную таблицу, такую ​​как

(key (key = rdd2 = m1), rdd3, m2)

Но у меня всегда есть несовпадение типов.

Не могли бы вы дать совет, как с этим бороться? Я также пытаюсь преобразовать обе таблицы в один тип, но я уверен, что это правильный путь ...

1 Ответ

0 голосов
/ 02 ноября 2019

Исходя из того, что у вас есть RDD и Map, вы можете сделать это непосредственно итерируя ваш RDD.

Предполагая, что Rating имеет 3 поля (rdd1, rdd2, rdd3),давайте переименуем их в field1, field2 и field3, чтобы проиллюстрировать пример и избежать путаницы.

Предоставление этого примера источника ввода: 

case class Rating(field1: String, field2: Int, field3: String) // custom case class
val yourRDD = spark.sparkContext.parallelize(
  Seq(
    Rating("rating1", 1, "str1"), // item 1
    Rating("rating2", 2, "str2"), // item 2
    Rating("rating3", 3, "str3")  // item 3
  )
)
yourRDD.toDF.show() // to visualize()

это выведет ваши данныеисточник, который будет выглядеть так: 

+-------+------+------+
| field1|field2|field3|
+-------+------+------+
|rating1|     1|  str1|
|rating2|     2|  str2|
|rating3|     3|  str3|
+-------+------+------+

Аналогично, у вас есть этот пример данных для вашей карты: 

val yourMap = Map(
  1 -> 1.111,
  2 -> 2.222,
  3 -> 3.333
)
println(yourMap)

Данные на вашей карте: 

yourMap: scala.collection.immutable.Map[Int,Double] = Map(1 -> 1.111, 2 -> 2.222, 3 -> 3.333)

Затем, чтобы «объединить», вам нужно всего лишь повторить ваш RDD, получить значение, которое вы собираетесь использовать как key, в данном случае field2, и использовать его как key для map. Примерно так: 

yourRDD
  .map(rating=>{ // iterate each item in your RDD
    val key = rating.field2 // get the value from the current item
    val valueFromMap = yourMap(key) // look for the value on the map using field2 as key - You need to handle null values in case that you wont have values for all the keys

    (key, rating.field3, valueFromMap) // generating an output for a new RDD that will be created based on this
}).toDF.show(truncate=false) // visualize the output

Вышеприведенный код выведет: 

+---+----+-----+
|_1 |_2  |_3   |
+---+----+-----+
|1  |str1|1.111|
|2  |str2|2.222|
|3  |str3|3.333|
+---+----+-----+

Надеюсь, это может помочь

...