用Spark写一个方法,集合类型为ArrayBuffer[(Array[String], String, Array[(String, String)], Array[String])]，其有百万数据,在这个集合中每个元素都需要和其他元素做比较，判断第一项、第三项和第四项是否为其他元素的子集并且第二项相等。请给出效率最高的方法

您好，以下是我给出的Spark代码，用于判断集合中每个元素是否为其他元素的子集，并且第二项相等：

import org.apache.spark.rdd.RDD

def compareArrayBuffer(arr: ArrayBuffer[(Array[String], String, Array[(String, String)], Array[String])]): RDD[(Int, Int)] = {
  val sc = SparkContext.getOrCreate()
  val rdd = sc.parallelize(arr.zipWithIndex)
  rdd.cartesian(rdd)
    .filter { case ((a, i), (b, j)) => i < j && a._2 == b._2 }
    .map { case ((a, i), (b, j)) => (i, j) }
    .filter { case (i, j) =>
      val (a1, _, a3, a4) = arr(i)
      val (b1, _, b3, b4) = arr(j)
      a1.toSet.subsetOf(b1.toSet) && a3.toSet.subsetOf(b3.toSet) && a4.toSet.subsetOf(b4.toSet)
    }
}

该方法使用Spark的RDD进行并行计算，首先将集合转换为带有索引的RDD，然后使用笛卡尔积操作将每个元素与其他元素进行比较。在过滤出符合条件的元素后，使用集合的subsetOf方法判断第一项、第三项和第四项是否为其他元素的子集，并且第二项相等。最后返回符合条件的元素的索引对。

该方法的效率较高，因为使用了Spark的并行计算，可以充分利用集群的计算资源。