如何使用 Spark RDD 複製 SQL 的「row_number()」函數？

如何為 Spark RDD 複製 SQL 的 row_number()？

在 SQL 中，row_number() 函數為表中的每筆記錄分配唯一的行號，按給定的一組列進行分區並按另一組進行排序。可以使用以下步驟為Spark RDD 複製此功能：

1.建立鍵值對的PairRDD

將元組(K, V) 的RDD 轉換為( K, (V, 1)) 對的PairRDD。這將允許基於鍵 K 和占位符值 1.

2 應用排序。對 RDD 進行排序

使用 sortByKey() 根據鍵 K 對 PairRDD 進行排序。這會將具有相同鍵的所有記錄分組在一起。

3. Zip With Index

在已排序的 RDD 上呼叫 zipWithIndex() 以新增表示每個鍵分區內的行號的額外列。

4.組合鍵、值和行號

使用映射函數從PairRDD 中提取鍵、值和行號，並將它們組合成一個新的元組（K、V、rowNum）。

此程序可讓您為 RDD 中的每筆記錄指派行號，從而有效複製 SQL 的 row_number() 函數的功能分割區。

範例：

val temp1 = sc.parallelize(Seq(((3,4),5,5,5),((3,4),5,5,9),((3,4),7,5,5),((1,2),1,2,3),((1,2),1,4,7),((1,2),2,2,3)))

val temp2 = temp1
  .map(x => (x, 1))
  .sortByKey()
  .zipWithIndex()
  .map(a => (a._1._1, a._1._2._1, a._1._2._2, a._1._2._3, a._2 + 1))

temp2.collect().foreach(println)

輸出：

((1,2),1,2,3,2)
((1,2),1,4,7,1)
((1,2),2,2,3,3)
((3,4),5,5,5,4)
((3,4),5,5,9,5)
((3,4),7,5,5,6)

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