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scala - 使用Scala在Apache Spark中连接不同RDD的数据集

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 07:59:59 26 4
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有没有办法在Spark中串联两个不同RDD的数据集?

要求是-我使用具有相同列名的scala创建两个中间RDD,需要将两个RDD的这些结果组合在一起并缓存该结果以访问UI。如何在此处合并数据集?

RDD的类型为spark.sql.SchemaRDD

最佳答案

我认为您正在寻找RDD.union

val rddPart1 = ???
val rddPart2 = ???
val rddAll = rddPart1.union(rddPart2)

示例(在Spark-shell上)
val rdd1 = sc.parallelize(Seq((1, "Aug", 30),(1, "Sep", 31),(2, "Aug", 15),(2, "Sep", 10)))
val rdd2 = sc.parallelize(Seq((1, "Oct", 10),(1, "Nov", 12),(2, "Oct", 5),(2, "Nov", 15)))
rdd1.union(rdd2).collect

res0: Array[(Int, String, Int)] = Array((1,Aug,30), (1,Sep,31), (2,Aug,15), (2,Sep,10), (1,Oct,10), (1,Nov,12), (2,Oct,5), (2,Nov,15))

关于scala - 使用Scala在Apache Spark中连接不同RDD的数据集,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27395420/

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