在pySpark中将RDD拆分为n个部分

【问题标题】：Split RDD into n parts in pySpark在pySpark中将RDD拆分为n个部分
【发布时间】：2016-03-29 10:02:41
【问题描述】：

我想使用 Pyspark 将一个 RDD 分成 n 个等长的部分

如果 RDD 类似于

data = range(0,20)
d_rdd = sc.parallelize(data)
d_rdd.glom().collect()
[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]]

我想将任意两个随机数组合在一起，比如

[[0,4],[6,11],[5,18],[3,14],[17,9],[12,8],[2,10],[1,15],[13,19],[7,16]]

【问题讨论】：

【解决方案1】：

两种方法：

使用parallelize时设置分区数，并使用函数distinct()

data = range(0,20)
d_rdd = sc.parallelize(data, 10).distinct()
d_rdd.glom().collect()

使用 repartition() 和 distinct()

data = range(0,20)
d_rdd = sc.parallelize(data).repartition(10).distinct()
d_rdd.glom().collect()

【讨论】：

感谢您的回答。我尝试了同样的方法，在我看来，我没有得到确切的分区数量。 o/p 类似于 [[18, 19], [0, 1], [12, 13], [8, 9], [], [6, 7, 16, 17], [2, 3], [14, 15], [10, 11], [4, 5]] 如果你能看到，有一个分区有四个元素，一个分区没有元素。是否可以使用 partitionBy 来获得所需的结果。
添加 distinct() 并试一试