Apache spark 如何将不同长度的多个RDD组合成具有特定订单模式的单个RDD？

我有几个不同长度的RDD：

RDD1 : [a, b, c, d, e, f, g]
RDD2 : [1, 3 ,2, 44, 5]
RDD3 : [D, F, G]

我想将它们组合成一个RDD，使用订单模式：

每5行：从RDD1中获取2行，从RDD2中获取2行，然后从RDD2中获取1行 RDD3

此模式应循环，直到所有RDD耗尽。 上述输出应为：

RDDCombine : [a,b,1,3,D,  c,d,2,44,F,  e,f,5,G, g]

如何做到这一点？非常感谢

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背景：我正在设计一个推荐系统。现在我有几个来自不同算法的RDD输出，我想以某种顺序模式将它们组合起来，形成一个混合推荐

我不会说这是一个最佳解决方案，但可能会帮助您开始。。同样，这根本不是生产就绪代码。另外，基于更少的数据，我使用的分区数是1，但您可以编辑它

def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf = new SparkConf()
    conf.setMaster("local[*]")
    conf.setAppName("some")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val rdd2 = sc.parallelize(Seq(1,3,2,44,5),1)
    val rdd1 = sc.parallelize(Seq('a','b','c','d','e','f','g'),1)
    val rdd3 = sc.parallelize(Seq('D','F','G'),1)

    val groupingCount = 2

    val rdd = rdd1.zipPartitions(rdd2,rdd3)((a,b,c) => {
      val ag = a.grouped(groupingCount)
      val bg = b.grouped(groupingCount)
      val cg = c.grouped(1)
      ag.zip(bg).zip(cg).map(x=> x._1._1 ++ x._1._2 ++x._2
      )
    })


    rdd.foreach(println)
    sc.stop()


  }