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。