怎样在Spark键值对数据中，对指定的Key进行输出/筛选/模式匹配
在用键值对RDD进行操纵时，经常会遇到不知道怎样筛选出想要数据的情况，这里提供了一些办理方法目录
[*]1、对固定的Key数据进行查询
[*]2、对不固定的Key数据进行模糊查询
1、对固定的Key数据进行查询
代码说明:
[*]SparkConf：配置 Spark 应用程序的一些基本信息。
[*]SparkContext：创建 Spark 上下文以在 Spark 中执行操纵。
[*]parallelize：天生一个包罗多个键值对的初始 RDD。
[*]filter：利用 filter 方法筛选出 key 即是指定值的元素。
[*]collect：收集效果并在驱动程序上进行输出。
[*]foreach：用来遍历和打印过滤后的效果。
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object KeyFilterExample {
def main(args: Array): Unit = {
// 初始化 SparkContext
val conf = new SparkConf().setAppName("Key Filter Example").setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
// 创建一个示例 RDD，包含 key-value 键值对
val rdd = sc.parallelize(Seq(("a", 1), ("b", 2), ("c", 3), ("a", 4), ("b", 5)))
// 定义要筛选的特定 key
val specifiedKey = "a"
// 使用 filter 操作输出指定的 key 值
val filteredRdd = rdd.filter { case (key, _) => key == specifiedKey }
// 输出结果
filteredRdd.collect().foreach { case (key, value) =>
println(s"Key: $key, Value: $value")
}
// 停止 SparkContext
sc.stop()
}
}
2、对不固定的Key数据进行模糊查询
代码说明:
[*]SparkConf 和 SparkContext：与之前示例相同，用于初始化 Spark 应用。
[*]parallelize：天生一个包罗多个键值对的初始 RDD。
[*]filter：利用 Scala 的模式匹配功能来筛选出以字母 'a' 开头的 keys。
[*]case (key, _) if key.startsWith("a")：当 key 以 'a' 开头时，返回 true，否则返回 false。
[*]collect：收集效果并在驱动程序上进行输出。
[*]foreach：遍历并打印过滤后的效果。
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object PatternMatchingKeyExample {
def main(args: Array): Unit = {
// 初始化 SparkContext
val conf = new SparkConf().setAppName("Pattern Matching Key Example").setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
// 创建一个示例 RDD，包含 key-value 键值对
val rdd = sc.parallelize(Seq(("apple", 1), ("banana", 2), ("apricot", 3),
("berry", 4), ("avocado", 5)))
// 使用 filter 操作与模式匹配筛选以 'a' 开头的 keys
val patternMatchedRdd = rdd.filter {
case (key, _) if key.startsWith("a") => true
case _ => false
}
// 输出结果
patternMatchedRdd.collect().foreach { case (key, value) =>
println(s"Key: $key, Value: $value")
}
// 停止 SparkContext
sc.stop()
}
}
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