software - spark scala tutorial
Cómo aplanar una colección con Spark/Scala? (2)
Pruebe flatMap con una función de mapa de identidad ( y => y
):
scala> val x = sc.parallelize(List(List("a"), List("b"), List("c", "d")))
x: org.apache.spark.rdd.RDD[List[String]] = ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at <console>:12
scala> x.collect()
res0: Array[List[String]] = Array(List(a), List(b), List(c, d))
scala> x.flatMap(y => y)
res3: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = FlatMappedRDD[3] at flatMap at <console>:15
scala> x.flatMap(y => y).collect()
res4: Array[String] = Array(a, b, c, d)
En Scala puedo aplanar una colección usando:
val array = Array(List("1,2,3").iterator,List("1,4,5").iterator)
//> array : Array[Iterator[String]] = Array(non-empty iterator, non-empty itera
//| tor)
array.toList.flatten //> res0: List[String] = List(1,2,3, 1,4,5)
Pero, ¿cómo puedo hacer algo similar en Spark?
Al leer el API doc http://spark.apache.org/docs/0.7.3/api/core/index.html#spark.RDD no parece haber un método que proporcione esta funcionalidad.
Utilice flatMap
y la identity
Predef
, esto es más legible que usando x => x
, por ejemplo
myRdd.flatMap(identity)