python - Pyspark:基于类型的值操作

Question

我有这样一个RDD:

[('a', ('H', 1)), ('b', (('H', 41), ('S', 1)))]

因此键值可以是单个 tuple 或 tuple 的 tuple 作为值。这来自 reduceByKey。 我需要执行一个简单的操作:将 S 的计数除以 (H + S) 的计数。 当 S 不存在时，就像第一项的情况一样，我将不得不返回 0。 问题是将第一种情况(单个 tuple)与第二种情况(tuple of two tuple)隔离开，这样我就知道如何操作 map 。

我将如何进行？

Answer 1

一般来说，在上游修复这个问题更有意义，但您可以尝试这样的事情:

from operator import truediv

def f(vs):
    try:
        d = dict(vs)
    except ValueError:
        d = dict([vs])

    s = sum(d.values())
    return truediv(d.get("S", 0), s) if s else float('nan')

rdd = sc.parallelize([('a', ('H', 1)), ('b', (('H', 41), ('S', 1)))])
rdd.mapValues(f).collect()

## [('a', 0.0), ('b', 0.023809523809523808)]

或者，如果你不介意外部依赖，你可以尝试使用multipledispatch :

from multipledispatch import dispatch

@dispatch(tuple, tuple)
def f(h, s):
    try:
        return truediv(s[1], h[1] + s[1])
    except ZeroDivisionError:
        return float('nan')

@dispatch(str, int)
def f(x, y):
    return 0.0

rdd.mapValues(lambda args: f(*args)).collect()
## [('a', 0.0), ('b', 0.023809523809523808)]