spark shell编程已知文件每行内容为子辈姓名和父辈姓名,通过处理得到子辈和祖父辈关系
时间: 2024-02-05 12:13:29 浏览: 24
可以通过Spark Shell的RDD API来实现这个任务。假设文件名为`input.txt`,每行内容格式为`子辈姓名\t父辈姓名`,则可以按以下步骤进行处理:
1. 读取文件,生成RDD
```scala
val input = sc.textFile("input.txt")
```
2. 对每一行进行拆分,生成`(子辈姓名, 父辈姓名)`的元组
```scala
val pairs = input.map(line => {
val fields = line.split("\t")
(fields(0), fields(1))
})
```
3. 将父辈作为键,将子辈作为值,生成`(父辈姓名, 子辈姓名)`的元组
```scala
val parentChildPairs = pairs.map(pair => (pair._2, pair._1))
```
4. 使用`reduceByKey`将同一父辈的子辈合并成一个列表
```scala
val children = parentChildPairs.reduceByKey((a, b) => a + "\t" + b)
```
5. 使用`join`操作将每个子辈与其父辈的父辈进行匹配,生成`(子辈姓名, 祖父辈姓名)`的元组
```scala
val grandparentPairs = children.join(pairs).map(pair => (pair._2._1.split("\t")(0), pair._2._2))
```
最终得到的`grandparentPairs` RDD中,每个元素都代表了一个子辈和其祖父辈的关系。可以将其保存到文件中或进行其他的处理。