Apache-Spark：RDD 的嵌套 for-comprehensions

Question

我正在尝试执行与此本地 Scala 代码等效的 Spark-RDD：

val intList1=List(1,2,3,4,5,6)
val intList2=List(10,20,30,40,50,60)

val divisiblePairs=for(
    int1<-intList1;
    int2<-intList2
    if int2 % int1 == 0
) yield(int1,int2)

divisiblePairs.groupBy(_._1) //Map(6 -> List((6,30), (6,60)),...)

我试过：

val intRDD1=sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6))
val intRDD2=sc.parallelize(List(10,20,30,40,50,60))

val divisiblePairs=
for(
    int1<-intRDD1;
    int2<-intRDD2
    if int2 % int1 == 0
) yield(int1,int2)

这需要一些额外的工作，但我遇到了错误，即使是在 for-comprehension 的正文中也是如此：

error: type mismatch; found : org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] required: TraversableOnce[?] int2<-intList2

Answer 1

该错误是预料之中的，因为 Spark 不支持嵌套。您可以使用 cartesian 方法来做同样的事情：

for {
  (int1, int2) <- intRDD1.cartesian(intRDD2)
  if int2 % int1 == 0
} yield(int1, int2)

Apache-Spark：RDD 的嵌套 for-comprehensions

Apache-Spark: Nested for-comprehensions for RDDs

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