根据Spark中的另一个RDD进行过滤

根据Spark中的另一个RDD进行过滤,第1张

根据Spark中的另一个RDD进行过滤

在这种情况下,您要实现的是使用部门表中包含的数据在每个分区上进行过滤:这将是基本的解决方案:

val dept = deptRdd.collect.toSetval employeesWithValidDeptRdd = employeesRdd.filter{case (employee, d) => dept.contains(d)}

如果您部门的数据很大,则广播变量将通过将数据一次传递给所有节点来提高性能,而不必针对每个任务对其进行序列化

val deptBC = sc.broadcast(deptRdd.collect.toSet)val employeesWithValidDeptRdd = employeesRdd.filter{case (employee, d) => deptBC.value.contains(d)}

尽管使用联接可以工作,但这是一个非常昂贵的解决方案,因为它将需要分布式的数据混合(byKey)才能实现联接。考虑到需求是一个简单的过滤器,将数据发送到每个分区(如上所示)将提供更好的性能。



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原文地址: https://outofmemory.cn/zaji/5667168.html

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