[英]Scala equivalent of Google Collections Lists.partition
[英]Spark RDD equivalent to Scala collections partition
这是我的一个火花工作的一个小问题,似乎没有引起任何问题 - 但每次我看到它并且未能提出更好的解决方案时,我都会烦恼。
假设我有一个像这样的Scala集合:
val myStuff = List(Try(2/2), Try(2/0))
我可以使用分区将此列表分为成功和失败:
val (successes, failures) = myStuff.partition(_.isSuccess)
这很好。 分区的实现仅遍历源集合一次以构建两个新集合。 但是,使用Spark,我能够设计的最佳等价物是这样的:
val myStuff: RDD[Try[???]] = sourceRDD.map(someOperationThatMayFail)
val successes: RDD[???] = myStuff.collect { case Success(v) => v }
val failures: RDD[Throwable] = myStuff.collect { case Failure(ex) => ex }
除了解压缩Try的区别(这很好)之外,还需要遍历数据两次 。 这很烦人。
有没有更好的Spark替代方案可以在没有多次遍历的情况下拆分RDD? 即具有这样的签名,其中分区具有Scala集合分区而不是RDD分区的行为:
val (successes: RDD[Try[???]], failures: RDD[Try[???]]) = myStuff.partition(_.isSuccess)
作为参考,我以前使用类似下面的东西来解决这个问题。 可能失败的操作是从二进制格式反序列化一些数据,并且失败已经变得足够有趣,它们需要被处理并保存为RDD而不是记录的东西。
def someOperationThatMayFail(data: Array[Byte]): Option[MyDataType] = {
try {
Some(deserialize(data))
} catch {
case e: MyDesrializationError => {
logger.error(e)
None
}
}
}
可能还有其他解决方案,但是你去了:
建立:
import scala.util._
val myStuff = List(Try(2/2), Try(2/0))
val myStuffInSpark = sc.parallelize(myStuff)
执行:
val myStuffInSparkPartitioned = myStuffInSpark.aggregate((List[Try[Int]](),List[Try[Int]]()))(
(accum, curr)=>if(curr.isSuccess) (curr :: accum._1,accum._2) else (accum._1, curr :: accum._2),
(first, second)=> (first._1 ++ second._1,first._2 ++ second._2))
如果您需要解释,请告诉我
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