我正在尝试在 map 函数内部进行过滤。基本上，我在经典 map-reduce 中的做法是，当过滤条件满足时，mapper 不会向上下文写入任何内容。我怎样才能用 Spark 实现类似的目标？我似乎无法从 map 函数返回 null，因为它在洗牌步骤中失败了。我可以使用过滤器功能，但似乎不必要的数据集迭代，而我可以在 map 期间执行相同的任务。我也可以尝试使用虚拟键输出 null，但这是一个糟糕的解决方法。
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有几个选项:
rdd.flatMap:rdd.flatMap 会将 Traversable 集合展平到 RDD 中。要选择元素，您通常会返回一个 Option 作为转换的结果。
rdd.flatMap(elem => if (filter(elem)) Some(f(elem)) else None)
rdd.collect(pf: PartialFunction) 允许您提供部分函数，该函数可以过滤和转换原始 RDD 中的元素。您可以通过此方法使用模式匹配的所有功能。
rdd.collect{case t if (cond(t)) => f(t)}
rdd.collect{case t:GivenType => f(t)}
正如 Dean Wampler 在评论中提到的，rdd.map(f(_)).filter(cond(_)) 可能与其他更“简洁”的选项一样好甚至更快如上所述。
其中 f 是转换(或映射)函数。
关于java - spark - map 内的过滤器，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/28843591/
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