现在有这么一个需求，原始数据的格式是
小明 语文成绩，数学成绩，英语成绩
所以 RDD 的格式就为
JavaPairRDD<String, String> chengji; 其中 chengji 数据结构为<小明，[语文成绩，数学成绩，英语成绩]>
现在想把这一个 RDD 拆分成 3 个 RDD
即 JavaPairRDD<小明，语文成绩>
JavaPairRDD<小明，数学成绩>
JavaPairRDD<小明，英语成绩>
这个应该怎么写 请教， 用 flatmap 可以做么？ 谢谢！
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zhusimajiMar 29, 2018 via iPad
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不可以啊，flatmap 就是先 map 后 flat 展开，你要是拆开三个 rdd，最简单的就是 map 三次
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liucudliucudMar 29, 2018
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不用拆，放在一起处理
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capricMar 29, 2018 via Android
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sparksql 支持 array explode
select expode(items) as item |
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@zhusimaji 但是我是举个例子。。 就是 这个个数是不同的。 每个 RDD 是 N 个 ，N 各不相同
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@capric 这个在 hive 里是一个字符串处理的，也可以这么做么
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@liucudliucud 但是要用这个做 reducebykey
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capricMar 29, 2018 via Android
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@anonymoustian 可以的
explode 支持 split |
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zjxzhqqMar 29, 2018 via Android
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map 就可以了
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zjxzhqqMar 29, 2018 via Android
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升级吧，用 ds
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@capric 非常感谢 已经成功了，谢谢。 另外我很好奇有没有其他的做法呢？
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capricMar 30, 2018 via Android
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@anonymoustian 函数级别也支持
df.withColumn("tag", explode($"tags")) |
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zhusimajiMar 30, 2018 via iPhone
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@anonymoustian。。。你用 sparksql explode 也只是生成 dataframe，最后做成单独的 rdd，还是要转换
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liucudliucudMar 30, 2018 via Android
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把数据 flatten 再详细写 reduce 方法呗
可以详细说下需求 类似于 name type score |
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liucudliucudMar 30, 2018 via Android
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拆 rdd 这种一个两个还可以，多了效率很低的，强行串行了
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