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考虑以下问题。鉴于:
val X = Set("A1", "A2", "A3", "A4")
val Y = Set("A2", "A4", "A5")
val collection = Set(X, Y)
val expression = "X and Y"
solve_expression
所以,在上面的例子中:
output = solve_expression(expression, collection)
Set("A2", "A5")
Set
,例如保存字符串(例如“A1”,“A2”),编码为二进制向量,或任何其他使这适合 Spark 的东西。
最佳答案
好吧。假设您想在 Spark 中执行此操作。此外,由于这些是巨大的集合,让我们假设它们还没有在内存中,它们每个都在一个文件中 - 文件中的每一行表示集合中的一个条目。
我们将用 RDD
表示集合s - Spark 存储数据的标准方式。
使用这个解析器(改编自 here )
import scala.util.parsing.combinator.JavaTokenParsers
import org.apache.spark.rdd.RDD
case class Query[T](setMap: Map[String, RDD[T]]) extends JavaTokenParsers {
private lazy val expr: Parser[RDD[T]]
= term ~ rep("union" ~ term) ^^ { case f1 ~ fs => (f1 /: fs)(_ union _._2) }
private lazy val term: Parser[RDD[T]]
= fact ~ rep("inter" ~ fact) ^^ { case f1 ~ fs => (f1 /: fs)(_ intersection _._2) }
private lazy val fact: Parser[RDD[T]]
= vari | ("(" ~ expr ~ ")" ^^ { case "(" ~ exp ~ ")" => exp })
private lazy val vari: Parser[RDD[T]]
= setMap.keysIterator.map(Parser(_)).reduceLeft(_ | _) ^^ setMap
def apply(expression: String) = this.parseAll(expr, expression).get.distinct
}
spark-shell
将上述内容粘贴到 shell 后进行交互(为简洁起见,我省略了一些回复):
> val x = sc.textFile("X.txt").cache \\ contains "1\n2\n3\n4\n5"
> val y = sc.textFile("Y.txt").cache \\ contains "3\n4\n5\n6\n7"
> val z = sc.textFile("Z.txt").cache \\ contains "3\n9\n\10"
> val sets = Map("x" -> x, "y" -> y, "z" -> z)
> val query = Query[Int](sets)
collect
触发评估(所以我们可以看到集合里面有什么),但是如果集合真的很大,你通常只保留
RDD
按原样(并将其保存到磁盘)。
> query("a union b").collect
res: Array[Int] = Array("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7")
> query("a inter b").collect
res: Array[Int] = Array("3", "4", "5")
> query("a inter b union ((a inter b) union a)").collect
res: Array[Int] = Array("1", "2", "3", "4", "5")
> query("c union a inter b").collect
res: Array[Int] = Array("3", "4", "5", "9", "10")
> query("(c union a) inter b").collect
res: Array[Int] = Array("3", "4", "5")
union
和
inter
)。我认为集合补是一个坏主意......它们并不总是有意义(空集的补是什么,你如何表示它?)。
关于scala - Spark 上的动态集合代数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38274471/
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