java pair map,Java JavaPairRDD.flatMapToPair方法代码示例

本文介绍如何使用Apache Spark并行处理FASTQ格式的测序数据,通过定义JavaPairRDD并结合FastqInputFormat实现对两个FASTQ文件的交错读取与处理。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; //导入方法依赖的package包/类

private static JavaPairRDD interleaveReads(String fastq, String fastq2, int splitlen, JavaSparkContext sc) throws IOException {

FileSystem fs = FileSystem.get(new Configuration());

FileStatus fst = fs.getFileStatus(new Path(fastq));

FileStatus fst2 = fs.getFileStatus(new Path(fastq2));

List nlif = NLineInputFormat.getSplitsForFile(fst, sc.hadoopConfiguration(), splitlen);

List nlif2 = NLineInputFormat.getSplitsForFile(fst2, sc.hadoopConfiguration(), splitlen);

JavaRDD splitRDD = sc.parallelize(nlif);

JavaRDD splitRDD2 = sc.parallelize(nlif2);

JavaPairRDD zips = splitRDD.zip(splitRDD2);

return zips.flatMapToPair( splits -> {

FastqInputFormat.FastqRecordReader fqreader = new FastqInputFormat.FastqRecordReader(new Configuration(), splits._1);

FastqInputFormat.FastqRecordReader fqreader2 = new FastqInputFormat.FastqRecordReader(new Configuration(), splits._2);

ArrayList> reads = new ArrayList>();

while (fqreader.nextKeyValue()) {

String key = fqreader.getCurrentKey().toString();

String[] keysplit = key.split(" ");

key = keysplit[0];

SequencedFragment sf = new SequencedFragment();

sf.setQuality(new Text(fqreader.getCurrentValue().getQuality().toString()));

sf.setSequence(new Text(fqreader.getCurrentValue().getSequence().toString()));

if (fqreader2.nextKeyValue()) {

String key2 = fqreader2.getCurrentKey().toString();

String[] keysplit2 = key2.split(" ");

key2 = keysplit2[0];

//key2 = key2.replace(" 2:N:0:1","/2");

SequencedFragment sf2 = new SequencedFragment();

sf2.setQuality(new Text(fqreader2.getCurrentValue().getQuality().toString()));

sf2.setSequence(new Text(fqreader2.getCurrentValue().getSequence().toString()));

reads.add(new Tuple2(new Text(key), sf));

reads.add(new Tuple2(new Text(key2), sf2));

}

}

return reads.iterator();

});

}

`JavaPairRDD<String, Object>` 是 Apache Spark 中用于表示键值对 RDD (Resilient Distributed Dataset) 的一种数据结构,特别适用于需要处理键值对的操作。`parallelizePairs` 方法则是创建这种 `JavaPairRDD` 的常用手段之一。 ### 具体解释: ```java JavaPairRDD<String, Object> originRDD = javaSparkContext.parallelizePairs(data); ``` 在这行代码中发生了以下几个步骤: - **data** 参数应该是一个包含键值对的集合(例如 List<Tuple2<String, Object>>),每个元素都是由两个部分组成的一个元组——第一个元素作为 "key" (在这个例子中是 String 类型),第二个元素作为 "value"(此例中是 Object 类型)。 - **parallelizePairs()**: 此方法接收上述的数据集,并将其转化为一个分布式存储于集群节点间的 RDD 对象。生成的是专门针对键值对设计的一种 RDD - 即 `JavaPairRDD<K,V>` 形式,在这里 K 和 V 分别对应了 <String,Object>. 通过这种方式初始化后的 `originRDD`, 用户可以基于它来进行一系列丰富的转换(transformations)及动作(actions), 比如 groupByKey、reduceByKey 等专属于 key-value pair RDDs 上的操作. #### 示例: 假设我们有一个简单的字符串到整数映射列表 `{("a",1), ("b",2), ("c",3)}`, 我们想要将它们加载成一个分布式的 RDD 来做进一步计算工作,则可以用类似下面的方式构造我们的初始 RDD : ```java List<Tuple2<String,Integer>> data = Arrays.asList( new Tuple2<>("apple", 1), new Tuple2<>("banana", 2), new Tuple2<>("cherry", 3) ); // 创建 JavaSparkContext 实例 (此处省略配置细节) JavaSparkContext sc = ... // 构建 PairRDD JavaPairRDD<String, Integer> rdd = sc.parallelizePairs(data); ``` 这段代码将会把给定的本地列表分散到了多个机器上形成一个新的 `JavaPairRDD`.
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