Apache spark 如何对RDD元素的随机对执行操作？

我想对RDD元素的随机对执行操作，这样就可以从较大的数字中取1并将其添加到较小的数字中

例如，这是我们的随机对：

（23，-52）、（3,2）、（5，-2）、（29,0）

在对这些对执行给定的操作之后，我们会得到如下RDD：

（22,2,3，-51，-1,4,28,1）

另一个例子：

（3,23，-2,5,0,2，-52,29）

如何实施此问题的解决方案

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输入RDD是（3,23，-2,5,0,2，-52,29）。我必须对这个RDD-s元素的随机组合执行给定的操作。例如，我必须对这个RDD-s元素的组合执行给定的操作：（23，-52），（3,2），（5，-2），（29,0）或者对这个组合执行给定的操作：（2，-52），（29，-2），（0,5），（23,3）

您可以在映射步骤中执行操作，然后使用flatMap删除对

valrdd=sc.parallelize（Seq（（23，-52），（3,2），（5，-2），（29,0）））
val rdd2=rdd.map（s=>
s、 _1>s._2匹配{
大小写为true=>（s._1-1，s._2+1）
case false=>（s._1+1，s._2-1）
}
).flatMap（s=>Seq（s._1，s._2））
println（rdd2.collect（）.mkString（“”）

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输出：

2 3 22 4-1-51 28 1

您可以在map步骤中执行操作，然后使用flatMap删除对

valrdd=sc.parallelize（Seq（（23，-52），（3,2），（5，-2），（29,0）））
val rdd2=rdd.map（s=>
s、 _1>s._2匹配{
大小写为true=>（s._1-1，s._2+1）
case false=>（s._1+1，s._2-1）
}
).flatMap（s=>Seq（s._1，s._2））
println（rdd2.collect（）.mkString（“”）

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输出：

2 3 22 4-1-51 28 1

第一个RDD的输入是什么？你说的“第一个RDD的输入”是什么意思？你的第一个RDD不是成对的。你说“给你一双”，你没有得到一双。是的，我明白了。你说“在我们对这对执行给定的操作之后”。。。“第一个问题”的操作输出的输入是什么？@cricket_007抱歉没有早些回复。我正在等待冠状病毒检测结果。结果为阴性。输入RDD为（3,23，-2,5,0,2，-52,29）。我必须对这个RDD-s元素的随机组合执行给定操作。我必须对这个RDD-s元素的组合执行给定操作，例如：（23，-52），（3,2），（5，-2），（29,0）或这个组合：（2，-52），（29，-2），（0,5），（23,3）。什么是随机组合是不相关的，相关的是在一些随机战斗中执行给定的操作。第一个RDD的输入是什么？你说的“第一个RDD的输入”是什么意思？你的第一个RDD不是成对的。你说“给你一双”，你没有得到一双。是的，我明白了。你说“在我们对这对执行给定的操作之后”。。。“第一个问题”的操作输出的输入是什么？@cricket_007抱歉没有早些回复。我正在等待冠状病毒检测结果。结果为阴性。输入RDD为（3,23，-2,5,0,2，-52,29）。我必须对这个RDD-s元素的随机组合执行给定操作。我必须对这个RDD-s元素的组合执行给定操作，例如：（23，-52），（3,2），（5，-2），（29,0）或这个组合：（2，-52），（29，-2），（0,5），（23,3）。什么是随机组合是不相关的，与之相关的是在一些随机战斗中执行给定的操作。我认为使用模式匹配会使

s.\u 1

，

s.\u 2

看起来更干净，并且可以执行

println（rdd2.collect（）.mkString（“”）

我认为使用模式匹配会使

s.\u 1

，

s.\u 2

看起来更干净，您可以执行

println（rdd2.collect（）.mkString（“”）