Scala Spark中的rdd.map函数在特定条件下是否可以不返回？

我有下面的代码

val c: RDD[(String, String)] = graph.triplets.map(
        triplet => {
            if (triplet.attr == "condition"){
                (triplet.srcAttr, triplet.dstAttr)
            }               
        }
    )

这会引发

类型不匹配

错误

[error]  found   : Unit
[error]  required: (String, String)
[error]                 if (triplet.attr == "condition"){
[error]                 ^

我搜索这个错误，有一些答案说这个

if

表达式需要一个

else

跟随它，否则编译器不知道

map

函数的显式返回

然而，我真的很困惑，因为我可以使用下面的各种代码，而且没有问题

someRDD.map({           
        case (str, cnt) => (cnt)
    })

---

但是这一个仍然没有显式的返回，并且它的性能与上面错误的一个非常相似，不是吗？

IMHO它们是不同的

第一个函数是部分函数，这意味着当条件不满足时，代码有可能返回单元

---

另一方面，case函数匹配所有yout RDD行（您已经显式定义了RDD[string，string]）。所以它不像第一个函数那样是部分函数

我觉得它们不一样

 if (triplet.attr == "condition"){
                (triplet.srcAttr, triplet.dstAttr)
 }    

第一个函数是部分函数，这意味着当条件不满足时，代码有可能返回单元

另一方面，case函数匹配所有yout RDD行（您已经显式定义了RDD[string，string]）。所以它不像第一个函数那样是部分函数

 if (triplet.attr == "condition"){
                (triplet.srcAttr, triplet.dstAttr)
 }    

此代码块不返回

（String，String）

类型，它实际上返回

单元

，因为未定义

其他

分支

---

此代码块不返回

（String，String）

类型，它实际上返回

单元

，因为未定义

其他

分支

为什么不尝试在

map

之前添加一个

filter

，就像

graph.tripletes.filter（triplet=>triplet.attr==“condition”）.map（triplet=>（triplet.srcAttr，triplet.dstAttr））

@kemiya谢谢！我知道我可以这样做。但让我困惑的是，为什么上面这两个代码的性能不同？不，它们不一样。if是一个返回值的表达式，编译器会寻找if表达式失败的答案。但是这个例子就像一个过滤器。为什么不试着在

map

之前添加一个

filter

，就像

graph.tripletes.filter（triplet=>triplet.attr==“condition”）.map（triplet=>（triplet.srcAttr，triplet.dstAttr））

@kemiya谢谢！我知道我可以这样做。但让我困惑的是，为什么上面这两个代码的性能不同？不，它们不一样。if是一个返回值的表达式，编译器会寻找if表达式失败的答案。但这个案例就像一个过滤器。