Spark accumulators是一种获取有关RDD上操作的有用信息的好方法。
我的问题如下:我想在两个数据集之间执行联接，例如events和items(其中事件是唯一的并涉及项，并且两者都由item_id为主的items键入)
这是可行的:
val joinedRDD = events.leftOuterJoin(items)
知道多少个事件没有匹配项的一种可能方法是:
val numMissingItems = joinedRDD.map(x => if (x._2._2.isDefined) 0 else 1).sum
我的问题是:有没有办法通过累加器获得此计数？我不想只是为了计算而通过RDD。
最佳答案
实际上，您可以使用cogroup签名，然后自行执行leftOuterJoin执行的逻辑，在不匹配的情况下增加累加器。但是，需要注意的重要一点是，由于这是一个转换，因此累加器有可能(例如，通常不会增加很多)对记录的数量进行过多计数(例如，如果任务失败/重新计算)。如果可以接受，则取决于您。
关于scala - 如何使用累加器对leftOuterJoin中没有匹配项的记录进行计数？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/32125015/