火花，在DataFrame（或RDD）上多次应用过滤器，而没有多余的评估

Question

我有一个Spark DataFrame，需要对父RDD的链接进行大量评估。

val df: DataFrame[(String, Any)] = someMethodCalculatingDF()
val out1 = df.filter(_._1 == "Key1").map(_._2).collect()
val out2 = df.filter(_._1 == "Key2").map(_._2)

out1是非常小的数据（每个分区一个或两行），并已收集以备后用。out2是一个数据帧，将用于生成另一个RDD，稍后再实现。因此，df将被评估两次，这很重。

Caching可能是一个解决方案，但在我的应用程序中不会，因为数据可能真的非常大。内存将溢出。

有什么天才:)谁可以提出另一种绕过冗余评估的方法？

Answer 1

这实际上是每天在我们集群中发生的一种情况。根据我们的经验，这种方法最适合我们。

[当我们需要两次使用相同的计算数据帧（在不同分支上时，我们如下：

1. 计算阶段很繁重，导致数据帧很小->将其缓存。

2. [计算阶段较轻，导致数据框很大->让它进行两次计算。

3. 计算量大，导致大数据帧->将其写入磁盘（HDFS或S3），将分割点上的分割工作分割为两个不同的批处理作业。在这种情况下，您无需重复繁琐的计算，也不必粉碎缓存（这两种方式都可能会使用磁盘）。

4. 计算阶段较轻，导致数据框较小。你的生活很好，你可以回家：）。