Apache Spark - 多个 RDD 的交集答案

【问题标题】：Apache Spark - Intersection of Multiple RDDsApache Spark - 多个 RDD 的交集
【发布时间】：2016-10-27 15:14:10
【问题描述】：

在 apache spark 中，可以使用sparkContext.union() 方法有效地联合多个 RDD。如果有人想与多个 RDD 相交，是否有类似的东西？我在 sparkContext 方法中进行了搜索，但在其他任何地方都找不到任何东西。一种解决方案可能是合并 rdds，然后检索重复项，但我认为它不会那么有效。假设我有以下带有键/值对集合的示例：

val rdd1 = sc.parallelize(Seq((1,1.0),(2,1.0)))
val rdd2 = sc.parallelize(Seq((1,2.0),(3,4.0),(3,1.0)))

我想检索一个包含以下元素的新集合：

(1,2.0) (1,1.0)

但当然是多个 rdds 而不仅仅是两个。

【问题讨论】：

为什么要交叉多个rdds？依据是什么？
我想现在我的问题更好理解了。

标签： scala apache-spark

【解决方案1】：

试试：

val rdds = Seq(
  sc.parallelize(Seq(1, 3, 5)),
  sc.parallelize(Seq(3, 5)),
  sc.parallelize(Seq(1, 3))
)
rdds.map(rdd => rdd.map(x => (x, None))).reduce((x, y) => x.join(y).keys.map(x => (x, None))).keys

【讨论】：

这行得通，谢谢。但是，如果每个集合都有键/值对而不是整数，那是行不通的，对吧？此外，此方法使用连接。通常，哈希分区器是一种很好的做法，对吧？
只要可以散列元素就应该可以工作。除非你想要一些不同的输出。不明白第二个问题。
在 rdds 之间使用 join 之前的一个好习惯是使用 Hash Partitioner 来避免多余的重新洗牌并提高效率。在您的代码中，您不使用任何哈希分区。
重新分区根据定义是随机的，默认加入集合中的最佳分区。

【解决方案2】：

RDD上有一个intersection method，但它只需要另一个RDD：

def intersection(other: RDD[T]): RDD[T]

让我们根据这个来实现你想要的方法。

def intersectRDDs[T](rdds: Seq[RDD[T]]): RDD[T] = {
  rdds.reduce { case (left, right) => left.intersection(right) 
}

如果你看过 Spark joins 的实现，你可以通过将最大的 RDD 放在首位来优化执行：

def intersectRDDs[T](rdds: Seq[RDD[T]]): RDD[T] = {
  rdds.sortBy(rdd => -1 * rdd.partitions.length)
    .reduce { case (left, right) => left.intersection(right) 
}

编辑：看起来我误读了您的示例：您的文本看起来像是在搜索 rdd.union 的反向行为，但您的示例暗示您希望按键相交。我的回答没有解决这种情况。

【讨论】：