加入 RDD leftOuterJoin - 错误：类型不匹配答案

【问题标题】：Joining RDD leftOuterJoin - error: type mismatch加入 RDD leftOuterJoin - 错误：类型不匹配
【发布时间】：2021-06-17 02:52:47
【问题描述】：

尝试使用 leftOuterJoin 连接两个不同大小的 RDD。已经使用其他类似的 RDD 进行了管理，但由于某种原因，我现在收到此错误：

type mismatch;
[error]  found   : org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int, Double, Double, AnyVal)]
[error]  required: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, ?)]

带有指向对象 userScaleBack 的箭头（具有“找到”错误的结构）：

val userProdItemScale = itemAverages.leftOuterJoin(userScaleBack)

如您所见，该对象包含元组和 5 个元组，它们的计数分别为 1650 和 80000。最左边元素中的所有值都在两个对象之间共享，因此 ? 值应该只连接到leftOuterJoin 匹配的较大对象中的所有位置。对象的内容如下所示：

userScaleBack
(1053,451,2.7362637362637363,0.011609034023077685,2.2637362637362637)
(466,451,2.7362637362637363,0.052013404418021464,2.2637362637362637)

itemAverages
(1053,3.473684210526316)
(466,3.4390243902439024)

【问题讨论】：

标签： scala apache-spark rdd

【解决方案1】：

您需要将userScaleBack 的类型更改为RDD[(Int, ?)]，即具有两个元素的元组的RDD。您可以使用keyBy 来执行此操作：

val userProdItemScale = itemAverages.leftOuterJoin(userScaleBack.keyBy(_._1))

【讨论】：

谢谢，但后来我失去了 userScaleBack 的想法。我想避免丢弃所有其他值。可以对不同大小的类似对象执行此操作，因此我认为它们不需要具有相同的元组大小或计数即可工作
这些值不会被丢弃。它们将作为 4 元组保存在第二个元素中。我不认为它适用于不同大小的对象......你能举一个例子来说明它适用于不同大小的对象吗？
是的，我将编辑我的问题并将其添加到底部