Spark算子：transformation之zip、zipPartitions

最新推荐文章于 2024-08-02 09:29:50 发布

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#Spark #Scala #RDD

本文详细解析了Spark中RDD的zip和zipPartitions函数的使用方法及注意事项，包括函数签名、参数说明和实际操作示例，帮助读者深入理解这两个函数在数据处理中的应用。

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1、zip：def zip[U](other: RDD[U])(implicit arg0: ClassTag[U]): RDD[(T, U)]

该函数用于将两个RDD组合成Key/Value形式的RDD，两个RDD的partition数量以及元素数量都要相同，否则会抛出异常。

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 5,2)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at makeRDD at :21
 
scala> var rdd2 = sc.makeRDD(Seq("A","B","C","D","E"),2)
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[2] at makeRDD at :21
 
scala> rdd1.zip(rdd2).collect
res0: Array[(Int, String)] = Array((1,A), (2,B), (3,C), (4,D), (5,E))           
 
scala> rdd2.zip(rdd1).collect
res1: Array[(String, Int)] = Array((A,1), (B,2), (C,3), (D,4), (E,5))
 
scala> var rdd3 = sc.makeRDD(Seq("A","B","C","D","E"),3)
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[5] at makeRDD at :21
 
//异常情况：如果两个RDD分区数不同，则抛出异常
scala> rdd1.zip(rdd3).collect
java.lang.IllegalArgumentException: Can't zip RDDs with unequal numbers of partitions

2、