在RDD中替换某些条件下的数据并过滤掉不需要的RDD

Question

我的RDD看起来像这样：

[((String, String, String), (String, String))]

示例数据如下：

((10,1,a),(x,3))
((10,2,b),(y,5))
((11,2,b),
((11,3,c),(z,4))

因此，如果键内的第二个字符串的值是2或3，则将其替换为2-3，如果它是1，或者如果rdd类似于第三个，则删除该rdd。

所以预期的输出是这样的：

((10,2-3,b),(y,5))
((11,2-3,c),(z,4))

Answer 1

将输入数据指定为

val rdd = spark.sparkContext.parallelize(Seq(
  (("10","1","a"),("x","3")),
  (("10","2","b"),("y","5")),
  (("11","2","b"),()),
  (("11","3","c"),("z","4"))
))

您可以执行以下操作以获得所需的输出

rdd.filter(x => x._1._2 != "1").filter(x => x._2 != ()).map(x => {
  if(x._1._2 == "2" || x._1._2 == "3") ((x._1._1, "2-3", x._1._3), x._2)
  else ((x._1._1, x._1._2, x._1._3), x._2)
})

您的输出将是

((10,2-3,b),(y,5))
((11,2-3,c),(z,4))

感谢philantrovert指出它必须是String而不是Int。