Spark中的迭代RDD / Dataframe处理

Question

我的ADLA解决方案正在转变为Spark。我正在尝试找到适合U-SQL REDUCE表达式的替代品来启用：

1. 读取逻辑分区并将信息存储在列表/字典/向量或内存中的其他数据结构中
2. 应用需要多次迭代的逻辑
3. 输出结果作为附加列与原始数据一起（原始行可能被部分消除或重复）

可能的任务示例：

• 输入数据集具有销售和退货交易及其ID和属性
• 该解决方案应该为每次退货找到最可能的销售
• 退货交易必须在销售交易之后发生，并且尽可能与销售交易相似（最佳匹配）
• 退货交易必须与一个销售交易完全相关联;销售交易可以链接到一个或没有退货交易 - 链接应该在新列LinkedTransactionId中捕获

解决方案可能可以通过groupByKey命令实现，但我无法确定如何跨多行应用逻辑。我设法找到的所有示例都是内联函数的一些变体（通常是聚合 - 例如.map(t => (t._1, t._2.sum))），它不需要来自同一分区的单个记录的信息。

任何人都可以分享类似解决方案的例子或指向正确的方向吗？

Answer 1

这是一个可能的解决方案 - 非常感谢对迭代Spark / Scala解决方案的不同方法或示例的反馈和建议：

• 示例将读取每个客户的销售和贷方交易（CustomerId）并将每个客户作为单独的分区处理（外部mapPartition循环）
• 信用将映射到具有最接近分数的销售额（即最小分数差异 - 使用每个分区内的foreach内部循环）
• 可变映射qazxsw poi阻止了每个事务的双重分配，并从进程中捕获更新
• 结果通过trnMap输出到最终数据集iterator

注意：在这种特殊情况下，使用迭代解决方案的窗口函数可以实现相同的结果，但目的是测试迭代逻辑本身）

dfOut2