在“pyspark.resultiterable.ResultIterable”上调用 Distinct答案

【问题标题】：Call Distinct on 'pyspark.resultiterable.ResultIterable'在“pyspark.resultiterable.ResultIterable”上调用 Distinct
【发布时间】：2015-06-21 18:24:43
【问题描述】：

我正在编写一些 spark 代码，并且我有一个看起来像

的 RDD

[(4, <pyspark.resultiterable.ResultIterable at 0x9d32a4c>), 
 (1, <pyspark.resultiterable.ResultIterable at 0x9d32cac>), 
 (5, <pyspark.resultiterable.ResultIterable at 0x9d32bac>), 
 (2, <pyspark.resultiterable.ResultIterable at 0x9d32acc>)]

我需要做的是在 pyspark.resultiterable.ResultIterable 上调用一个 distinct

我试过了

def distinctHost(a, b):
  p = sc.parallelize(b)
  return (a, p.distinct())

mydata.map(lambda x: distinctHost(*x))

但我得到一个错误：

例外：您似乎正在尝试引用来自广播变量、动作或转换的 SparkContext。 SparkContext 只能在驱动程序上使用，不能在它运行的代码中使用对工人。有关详细信息，请参阅 SPARK-5063。

错误是不言自明的，我不能使用 sc。但我需要找到一种方法将 pyspark.resultiterable.ResultIterable 覆盖到 RDD，以便我可以在其上调用 distinct。

【问题讨论】：

标签： python apache-spark pyspark

【解决方案1】：

直截了当的方法是使用集合：

from numpy.random import choice, seed
seed(323)

keys = (4, 1, 5, 2)
hosts = [
    u'in24.inetnebr.com',
    u'ix-esc-ca2-07.ix.netcom.com',
    u'uplherc.upl.com',
    u'slppp6.intermind.net',
    u'piweba4y.prodigy.com'
]

pairs = sc.parallelize(zip(choice(keys, 20), choice(hosts, 20))).groupByKey()
pairs.map(lambda (k, v): (k, set(v))).take(3)

结果：

[(1, {u'ix-esc-ca2-07.ix.netcom.com', u'slppp6.intermind.net'}),
 (2,
  {u'in24.inetnebr.com',
   u'ix-esc-ca2-07.ix.netcom.com',
   u'slppp6.intermind.net',
   u'uplherc.upl.com'}),
 (4, {u'in24.inetnebr.com', u'piweba4y.prodigy.com', u'uplherc.upl.com'})]

如果有使用rdd.disinct 的特殊原因，您可以尝试以下方法：

def distinctHost(pairs, key):
    return (pairs
        .filter(lambda (k, v): k == key)
        .flatMap(lambda (k, v): v)
        .distinct())

[(key, distinctHost(pairs, key).collect()) for key in pairs.keys().collect()]

【讨论】：