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在pyspark中匹配关键字并加入2个RDD,而不使用数据帧

在pyspark中,可以使用RDD(弹性分布式数据集)来进行数据处理和分析。如果要在RDD中匹配关键字并加入两个RDD,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 创建两个RDD,假设为rdd1和rdd2,分别包含需要匹配的数据和要加入的数据。
  2. 使用filter函数对rdd1进行筛选,只保留包含关键字的数据。例如,可以使用lambda表达式来实现关键字匹配,如下所示:keyword = "关键字" filtered_rdd1 = rdd1.filter(lambda x: keyword in x)
  3. 使用map函数对rdd1和rdd2进行转换,将每个元素转换为键值对的形式,其中键是关键字,值是对应的数据。例如:mapped_rdd1 = filtered_rdd1.map(lambda x: (keyword, x)) mapped_rdd2 = rdd2.map(lambda x: (keyword, x))
  4. 使用union函数将两个转换后的RDD合并为一个RDD。例如:combined_rdd = mapped_rdd1.union(mapped_rdd2)

最终,combined_rdd中将包含匹配关键字后的数据。

这种方法适用于在RDD中进行关键字匹配和合并操作。然而,需要注意的是,RDD是一种低级别的抽象,对于复杂的数据处理和分析任务,建议使用Spark的DataFrame或Dataset API,因为它们提供了更高级别的抽象和优化。

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