如何在pyspark的rdd中按一列分组？

Question

pyspark 中的 rdd 由每个列表中的四个元素组成：

[id1, 'aaa',12,87]
[id2, 'acx',1,90]
[id3, 'bbb',77,10]
[id2, 'bbb',77,10]
.....

我想按第一列中的 id 分组，并获得其他三列的聚合结果：例如 =>[id2,[['acx',1,90], ['bbb',77,10]...]] 我如何实现？

Answer 1

spark.version
# u'2.2.0'

rdd = sc.parallelize((['id1', 'aaa',12,87],
                      ['id2', 'acx',1,90],
                      ['id3', 'bbb',77,10],
                      ['id2', 'bbb',77,10]))

rdd.map(lambda x: (x[0], x[1:])).groupByKey().mapValues(list).collect()

# result:

[('id2', [['acx', 1, 90], ['bbb', 77, 10]]), 
 ('id3', [['bbb', 77, 10]]), 
 ('id1', [['aaa', 12, 87]])]

或者，如果您更喜欢严格的列表，则可以在以下map操作之后再添加一项操作mapValues：

rdd.map(lambda x: (x[0], x[1:])).groupByKey().mapValues(list).map(lambda x: list(x)).collect()

# result:

[['id2', [['acx', 1, 90], ['bbb', 77, 10]]], 
 ['id3', [['bbb', 77, 10]]],
 ['id1', [['aaa', 12, 87]]]]