Java Spark flatMap似乎丢失了ArrayList中的项目

Question

我正在使用spark / cassandra驱动程序在cassandra中遍历数十亿行，并提取数据以运行统计信息。 为此，我在每行数据上运行一个FOR循环，如果它属于一类数据的标准，我称之为“通道”，那么我将其以K，V对形式添加到ArrayList中。渠道，力量。

[[Channel，Power]]

基于for循环的迭代增量，通道应为静态。 例如，如果我的频道范围是0到10（增量为2），那么频道将是0、2、4、6、8、10

FOR循环在当前数据行上运行，并检查数据是否落在通道内，如果是，则以[[Channel，Power]]的格式将其添加到ArrayList Data中

然后前进到下一行并执行相同的操作。 一旦遍历所有行，它将递增到下一个通道并重复该过程。

问题是有数十亿行符合同一通道的条件，所以我不确定是否应该使用ArrayList和flatMap或其他功能，因为每次运行它的结果都会略有不同，并且通道不是静态的像他们应该的那样。

一小部分数据[[Channel，Power]]将是：

[[2,5]]
[[2,10]]
[[2,5]]
[[2,15]]
[[2,5]]

请注意，由于我在每个这些频道上运行min，max，average统计信息，因此需要保留一些重复项。

频道2：最低5，最高15，平均8

我的代码如下：

JavaRDD<MeasuredValue> rdd = javaFunctions(sc).cassandraTable("SparkTestB", "Measured_Value", mapRowTo )
            .select("Start_Frequency","Bandwidth","Power");
    JavaRDD<Value> valueRdd = rdd.flatMap(new FlatMapFunction<MeasuredValue, Value>(){
      @Override
      public Iterable<Value> call(MeasuredValue row) throws Exception {
        long start_frequency = row.getStart_frequency();
        float power = row.getPower();
        long bandwidth = row.getBandwidth();

        // Define Variable
        long channel,channel_end, increment; 

        // Initialize Variables
        channel_end = 10;
        increment = 2;

        List<Value> list = new ArrayList<>();
        // Create Channel Power Buckets
        for(channel = 0; channel <= channel_end; ){
          if( (channel >= start_frequency) && (channel <= (start_frequency + bandwidth)) ) {
            list.add(new Value(channel, power));
          } // end if
          channel+=increment;
        } // end for 
        return list; 
      }
    });

     sqlContext.createDataFrame(valueRdd, Value.class).groupBy(col("channel"))
     .agg(min("power"), max("power"), avg("power"))
     .write().mode(SaveMode.Append)     
     .option("table", "results")
     .option("keyspace", "model")
     .format("org.apache.spark.sql.cassandra").save();

我的课程是对反射的追随：

public class Value implements Serializable {
    public Value(Long channel, Float power) {
        this.channel = channel;
        this.power = power;
    }
    Long channel;
    Float power;

    public void setChannel(Long channel) {
        this.channel = channel;
    }
    public void setPower(Float power) {
        this.power = power;
    }
    public Long getChannel() {
        return channel;
    }
    public Float getPower() {
        return power;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "[" +channel +","+power+"]";
    }
}

public static class MeasuredValue implements Serializable {
        public MeasuredValue() { }

        public long start_frequency;
        public long getStart_frequency() { return start_frequency; }
        public void setStart_frequency(long start_frequency) { this.start_frequency = start_frequency; }

        public long bandwidth ;
        public long getBandwidth() { return bandwidth; }
        public void setBandwidth(long bandwidth) { this.bandwidth = bandwidth; }

        public float power;    
        public float getPower() { return power; }
        public void setPower(float power) { this.power = power; }

    }

Answer 1

我发现差异与我的频道化算法有关。 我用以下替换来解决问题。

        // Create Channel Power Buckets
        for(; channel <= channel_end; channel+=increment ){ 
            //Initial Bucket
            while((start_frequency >= channel) && (start_frequency < (channel + increment))){
                list.add(new Value(channel, power));
                channel+=increment;
            }
            //Buckets to Accomodate for Bandwidth
            while ((channel <= channel_end) && (channel >= start_frequency) && (start_frequency + bandwidth) >= channel){
                list.add(new Value(channel, power));                           
                channel+=increment;
            }                   
        }