如何在pyspark应用程序中维护临时字典？

在pyspark应用程序中维护临时字典可以使用Spark的广播变量（Broadcast Variable）来实现。广播变量是一种在集群中共享只读变量的机制，可以将一个较大的只读对象（如字典）缓存到每个节点上，以便在任务执行期间重复使用。

以下是在pyspark应用程序中维护临时字典的步骤：

1. 创建要维护的临时字典，例如：

temp_dict = {"key1": "value1", "key2": "value2"}

1. 使用Spark的广播变量将临时字典广播到集群中的所有节点：

broadcast_dict = sc.broadcast(temp_dict)

其中，sc是SparkContext对象。

1. 在Spark任务中，可以通过broadcast_dict.value来访问广播的字典，例如：

rdd = sc.parallelize(data)
result = rdd.map(lambda x: broadcast_dict.value.get(x, "default_value")).collect()

在上述示例中，data是要处理的数据集，map函数使用广播的字典来查找每个元素的值，如果字典中不存在对应的键，则返回默认值。

需要注意的是，广播变量是只读的，无法在任务中修改广播的字典。如果需要更新字典，可以重新创建一个新的广播变量。

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