如何对 spark scala RDD 中的元组列表/数组执行转换？答案

【问题标题】：How to perform transformations on list/array of tuples in spark scala RDD?如何对 spark scala RDD 中的元组列表/数组执行转换？
【发布时间】：2021-08-21 16:13:21
【问题描述】：

我有一个元组列表 - 如何对每个元组的整数值执行 reduce？

val student=List((1,"akshay",60),(2,"salman",70),(3,"ranveer",50))
val student_rdd=sc.parallelize(student)
rdd1.reduce((a,b)=>(a._3+b._3)).collect

error: type mismatch;
found: Int
required: (Int, String, Int)

【问题讨论】：

您希望第一列和第二列发生什么？例如。 (1, "akshay", 60) 和 (2, "salman", 70) 应该变成 (X, Y, 130)。你希望 X 和 Y 在那里？
您是否只是在查找第 3 列中所有值的总和？
我想计算元组中最后一个值的总和、最小值、最大值、平均值。

标签： scala apache-spark rdd

【解决方案1】：

您可以在减少之前映射值。其他列对于归约不是必需的，应在归约前删除。

student_rdd.map(_._3).reduce(_+_)

【讨论】：

您的解决方案仅适用于 sum，如果我想要 min 和 max 怎么办？
然后在reduce中使用_ min _或_ max _
student_rdd.map(._3).reduce(_min) -> 错误：未找到：值min
_ 和 min 之间需要一个空格

【解决方案2】：

有比使用 RDD 更好的方法，但是如果您想使用 reduce 一次性获得 sum、min、max、avg，那么这将起作用

val res = {
  val a = student_rdd.map(r => (r._3, r._3, r._3, 1))
    .reduce((a, b) => (a._1 + b._1, Math.min(a._2, b._2), 
      Math.max(a._3, b._3), a._4 + b._4))
  a.copy(_4 = a._1 * 1.0 / a._4)
}

这为您提供了一个包含 (sum, min, max, avg) 的元组

【讨论】：