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python - pyspark：仅基于 rdd 的操作

问题描述

我正在尝试仅使用基于 rdd 的操作。我有一个类似的文件；

0, Alpha,-3.9, 4, 2001-02-01, 5, 20
0, Beta,-3.8, 3, 2002-02-01, 6, 21
1, Gamma,-3.7, 8, 2003-02-01, 7, 22
0, Alpha,-3.5, 5, 2004-02-01, 8, 23
0, Alpha,-3.9, 6, 2005-02-01, 8, 27

首先，我将数据加载到 rdd 中，如下所示，

rdd = sc.textFile(myDataset)

然后我对first elements每个原始的不同元素感兴趣。意思Alpha, Beta, Gamma。在这种情况下，我期望3不同的元素。这就是我所做的，

coll = [] # to collect the distinct elements
list_ = rdd.collect() # to get the list
for i in list_:
    result = myFun(i) # this function I created to process line by line and return a tuple.
    if result[1] not in coll:
        coll.append(result[1])

仅使用基于 rdd 的操作有没有更快/更好的方法来做到这一点？

标签： pythonpython-3.xpysparkbigdatardd

解决方案

你可以像下面这样map使用：distinct

rdd = sc.textFile('path/to/file/input.txt')
rdd.take(10)
#[u'0, Alpha,-3.9, 4, 2001-02-01, 5, 20', u'0, Beta,-3.8, 3, 2002-02-01, 6, 21', u'1, Gamma,-3.7, 8, 2003-02-01, 7, 22', u'0, Alpha,-3.5, 5, 2004-02-01, 8, 23', u'0, Alpha,-3.9, 6, 2005-02-01, 8, 27']

list_ = rdd.map(lambda line: line.split(",")).map(lambda e : e[1]).distinct().collect() 

list_
[u' Alpha', u' Beta', u' Gamma']

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