对RDD进行Spark重复数据删除以获得更大的RDD答案

【问题标题】：Spark deduplication of RDD to get bigger RDD对RDD进行Spark重复数据删除以获得更大的RDD
【发布时间】：2017-06-07 15:51:26
【问题描述】：

我有一个从磁盘加载的数据框

df_ = sqlContext.read.json("/Users/spark_stats/test.json")

它包含 500k 行。
我的脚本在这个大小上运行良好，但我想在 5M 行上测试它，有没有办法将 df 复制 9 次？（对我来说，在 df 中有重复并不重要）

我已经在使用 union 但它真的太慢了（因为我认为它每次都从磁盘读取）

df = df_
for i in range(9): 
    df = df.union(df_)

您是否有一个干净的方法来做到这一点？

谢谢

【问题讨论】：

从数据源读取数据后使用 .cache()。
谢谢，谢谢，效果很好

标签： duplicates pyspark union

【解决方案1】：

你可以使用爆炸。它应该只从原始磁盘读取一次：

from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql.functions import *

schema = StructType([StructField("f1", StringType()), StructField("f2", StringType())])

data = [("a", "b"), ("c", "d")]
rdd = sc.parallelize(data)
df = sqlContext.createDataFrame(rdd, schema)

# Create an array with as many values as times you want to duplicate the rows
dups_array = [lit(i) for i in xrange(9)]
duplicated = df.withColumn("duplicate", array(*dups_array)) \
               .withColumn("duplicate", explode("duplicate")) \
               .drop("duplicate")

【讨论】：