如何使用 pyspark 为非 pairwiseRDD 正确 groupByKey
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【中文标题】如何使用 pyspark 为非 pairwiseRDD 正确 groupByKey【英文标题】:How to correctly groupByKey for non pairwiseRDDs using pyspark 【发布时间】:2018-05-19 14:17:18 【问题描述】:我是 Python 新手。我也是 pysaprk 的新手。我正在尝试运行一个代码,该代码采用一个看起来像 (id , (span, mention))
的元组来执行 .map(lambda (id, (span, text)): (id, text))
。
我正在使用的代码是:
m = text\
.map(lambda (id, (span, text)): (id, text))\
.mapValues(lambda v: ngrams(v, self.max_ngram))\'''error triggered here'''
.flatMap(lambda (target, tokens): (((target, t), 1) for t in tokens))\
这是原始数据的格式(id, source, span, text)
:
'_id': u'en.wikipedia.org/wiki/Cerambycidae',
'source': 'en.wikipedia.org/wiki/Plinthocoelium_virens',
'span': (61, 73),
'text': u'"Plinthocoelium virens" is a species of beetle in the family Cerambycidae.',
'_id': u'en.wikipedia.org/wiki/Dru_Drury',
'source': 'en.wikipedia.org/wiki/Plinthocoelium_virens',
'span': (20, 29),
'text': u'It was described by Dru Drury in 1770.']
我收到此错误:
for k, v in iterator:
TypeError: tuple indices must be integers, not str
我知道 groupByKey 在 pairwiseRDD 上工作,所以我想知道如何正确执行 groupByKey 来解决这个问题?
我们将不胜感激任何帮助或指导。
我正在使用 python 2.7 和 pyspark 2.3.0。
提前谢谢你。
【问题讨论】:
我不明白你想做什么。为什么需要 groupByKey?您发布的代码有什么问题? @user3689574 这段代码是计算tfidf的第一部分。当 ngram 行调用它时会导致上述错误。请让我知道我是否应该提供有关代码或错误的更多信息。 “提及”是否有您在上面显示为行的字典? @user3689574 你说的行是什么意思?它在 pyspark 上运行,以便打印我所做的 dictmentions.take(2)
@user3689574 我认为这已转变为另一个问题,我是否应该编辑回问题并选择您的帖子作为答案,然后再发布另一个问题?
【参考方案1】:
首先你需要将数据映射成一个有键和值的表单,然后是groupByKey。
键值形式总是一个元组(a,b),键是a,值是b。 a 和 b 本身可能是元组。
rdd = sc.parallelize(['_id': u'en.wikipedia.org/wiki/Cerambycidae',
'source': 'en.wikipedia.org/wiki/Plinthocoelium_virens',
'span': (61, 73),
'text': u'"Plinthocoelium virens" is a species of beetle in the family Cerambycidae.',
'_id': u'en.wikipedia.org/wiki/Dru_Drury',
'source': 'en.wikipedia.org/wiki/Plinthocoelium_virens',
'span': (20, 29),
'text': u'It was described by Dru Drury in 1770.',
'_id': u'en.wikipedia.org/wiki/Dru_Drury',
'source': 'en.wikipedia.org/wiki/Plinthocoelium_virens2',
'span': (20, 29, 2),
'text': u'It was described by Dru Drury in 1770.2'])
print rdd.map(lambda x: (x["_id"], (x["span"], x["text"]))).groupByKey()\
.map(lambda x: (x[0], list(x[1]))).collect()
[(u'en.wikipedia.org/wiki/Dru_Drury', [((20, 29), u'被描述 由 Dru Drury 在 1770 年。'), ((20, 29, 2), u'它是由 Dru Drury 描述的 在 1770.2')]), (u'en.wikipedia.org/wiki/Cerambycidae', [((61, 73), u'“Plinthocoelium virens”是甲虫科的一种 天牛科。')])]
【讨论】:
谢谢,但它在执行 ngram 的下一行中导致了一个新错误(我编辑了问题以显示代码和错误),我不知道下一行期望什么格式。非常感谢。以上是关于如何使用 pyspark 为非 pairwiseRDD 正确 groupByKey的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章