我正在写一些 Spark 代码,我有一个 RDD 看起来像
[(4, <pyspark.resultiterable.ResultIterable at 0x9d32a4c>),
(1, <pyspark.resultiterable.ResultIterable at 0x9d32cac>),
(5, <pyspark.resultiterable.ResultIterable at 0x9d32bac>),
(2, <pyspark.resultiterable.ResultIterable at 0x9d32acc>)]
我需要做的是在
pyspark.resultiterable.ResultIterable
上调用一个不同的我试过这个
def distinctHost(a, b):
p = sc.parallelize(b)
return (a, p.distinct())
mydata.map(lambda x: distinctHost(*x))
但我收到一个错误:
错误是不言自明的,我不能使用 sc。但我需要找到一种方法来覆盖
pyspark.resultiterable
。 ResultIterable
到 RDD 以便我可以调用它的不同。 最佳答案
直接的方法是使用集合:
from numpy.random import choice, seed
seed(323)
keys = (4, 1, 5, 2)
hosts = [
u'in24.inetnebr.com',
u'ix-esc-ca2-07.ix.netcom.com',
u'uplherc.upl.com',
u'slppp6.intermind.net',
u'piweba4y.prodigy.com'
]
pairs = sc.parallelize(zip(choice(keys, 20), choice(hosts, 20))).groupByKey()
pairs.map(lambda (k, v): (k, set(v))).take(3)
结果:
[(1, {u'ix-esc-ca2-07.ix.netcom.com', u'slppp6.intermind.net'}),
(2,
{u'in24.inetnebr.com',
u'ix-esc-ca2-07.ix.netcom.com',
u'slppp6.intermind.net',
u'uplherc.upl.com'}),
(4, {u'in24.inetnebr.com', u'piweba4y.prodigy.com', u'uplherc.upl.com'})]
如果使用
rdd.disinct
有特殊原因,您可以尝试以下操作:def distinctHost(pairs, key):
return (pairs
.filter(lambda (k, v): k == key)
.flatMap(lambda (k, v): v)
.distinct())
[(key, distinctHost(pairs, key).collect()) for key in pairs.keys().collect()]
关于python - 在 'pyspark.resultiterable.ResultIterable' 上调用 Distinct,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/30967880/