如何使用 Spark RDD 复制 SQL 的'row_number()”函数？

如何为 Spark RDD 复制 SQL 的 row_number()？

在 SQL 中，row_number() 函数为表中的每条记录分配唯一的行号，按给定的一组列进行分区并按另一组进行排序。可以使用以下步骤为 Spark RDD 复制此功能：

1.创建键值对的 PairRDD

将元组 (K, V) 的 RDD 转换为 (K, (V, 1)) 对的 PairRDD。这将允许基于键 K 和占位符值 1.

2 应用排序。对 RDD 进行排序

使用 sortByKey() 根据键 K 对 PairRDD 进行排序。这会将具有相同键的所有记录分组在一起。

3. Zip With Index

在已排序的 RDD 上调用 zipWithIndex() 以添加表示每个键分区内的行号的额外列。

4.组合键、值和行号

使用映射函数从 PairRDD 中提取键、值和行号，并将它们组合成一个新的元组（K、V、rowNum）。

此过程允许您为 RDD 中的每条记录分配行号，从而有效地复制 SQL 的 row_number() 函数的功能分区。

示例：

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)

输出：

((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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