这是一个创建于 2431 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
现在有这么一个需求，原始数据的格式是
小明 语文成绩，数学成绩，英语成绩
所以 RDD 的格式就为
JavaPairRDD<String, String> chengji; 其中 chengji 数据结构为<小明，[语文成绩，数学成绩，英语成绩]>
现在想把这一个 RDD 拆分成 3 个 RDD
即 JavaPairRDD<小明，语文成绩>
JavaPairRDD<小明，数学成绩>
JavaPairRDD<小明，英语成绩>
这个应该怎么写 请教， 用 flatmap 可以做么？ 谢谢！
 |
1
zhusimaji 2018-03-29 23:15:30 +08:00 via iPad
不可以啊，flatmap 就是先 map 后 flat 展开，你要是拆开三个 rdd，最简单的就是 map 三次
|
 |
2
liucudliucud 2018-03-29 23:19:08 +08:00
不用拆，放在一起处理
|
 |
3
capric 2018-03-29 23:41:35 +08:00 via Android
sparksql 支持 array explode
select expode(items) as item |
 |
4
anonymoustian OP @zhusimaji 但是我是举个例子。。 就是 这个个数是不同的。 每个 RDD 是 N 个 ，N 各不相同
|
|
5
anonymoustian OP @capric 这个在 hive 里是一个字符串处理的，也可以这么做么
|
|
6
anonymoustian OP @liucudliucud 但是要用这个做 reducebykey
|
|
7
capric 2018-03-29 23:58:17 +08:00 via Android
@anonymoustian 可以的
explode 支持 split |
 |
8
zjxzhqq 2018-03-29 23:59:04 +08:00 via Android
map 就可以了
|
|
9
zjxzhqq 2018-03-29 23:59:29 +08:00 via Android
升级吧，用 ds
|
|
10
capric 2018-03-30 00:02:47 +08:00 via Android  1
|
|
11
anonymoustian OP @capric 非常感谢 已经成功了，谢谢。 另外我很好奇有没有其他的做法呢？
|
|
12
capric 2018-03-30 00:18:05 +08:00 via Android
@anonymoustian 函数级别也支持
df.withColumn("tag", explode($"tags")) |
|
13
zhusimaji 2018-03-30 07:30:51 +08:00 via iPhone
@anonymoustian。。。你用 sparksql explode 也只是生成 dataframe，最后做成单独的 rdd，还是要转换
|
|
14
liucudliucud 2018-03-30 08:55:46 +08:00 via Android
把数据 flatten 再详细写 reduce 方法呗
可以详细说下需求 类似于 name type score |
|
15
liucudliucud 2018-03-30 08:56:53 +08:00 via Android
拆 rdd 这种一个两个还可以，多了效率很低的，强行串行了
|
Select Language