Spark/Scala：展开（list[String]，String）元组列表

基本上只针对Scala

给定一个带有表单元素的RDD，如何进行以下转换

(List[String], String) => (String, String)

e、 g

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因此，我认为RDD FlatMapValue最适合这种情况

val A = List((List(A,B,C),X),(List(A,B,C),Y))
val rdd = sc.parallelize(A)
val output = rdd.map(x=>(x._2,x._1)).flatMapValues(x=>x)

它将X映射到列表（A，B，C）中的每个值，从而产生RDD[（X，A），（X，B），（X，C）…（Y，A），（Y，B），（Y，C）]

将为您提供：

List((1,A), (2,A), (3,A))

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使用Spark，您可以通过以下方式解决问题：

对象应用程序{
def main（参数：数组[字符串]）{
val输入=序列（（列表（“A”、“B”、“C”）、“X”）、（列表（“C”、“D”、“E”）、“Y”））
val conf=new SparkConf（）.setAppName（“简单应用程序”）.setMaster（“本地[4]”）
val sc=新的SparkContext（配置）
val rdd=sc.parallelize（输入）
val结果=rdd.flatMap{
案例（列表、标签）=>{
list.map（（u，label））
}
}
结果.foreach（println）
}
}

这将输出：

(C,Y)
(D,Y)
(A,X)
(B,X)
(E,Y)
(C,X)

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使用Beautil进行理解并使参数通用

    def convert[F, S](input: (List[F], S)): List[(F, S)] = {
    for {
      x <- input._1
    } yield {
      (x, input._2)
    }
  }

我会给你

List((1,A), (2,A), (3,A))

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这是一个极好的答案。谢谢。你救了我一天。

(C,Y)
(D,Y)
(A,X)
(B,X)
(E,Y)
(C,X)

    def convert[F, S](input: (List[F], S)): List[(F, S)] = {
    for {
      x <- input._1
    } yield {
      (x, input._2)
    }
  }

convert(List(1, 2, 3), "A")

List((1,A), (2,A), (3,A))