scala – 根据两个数组列的交集大小连接两个Spark DataFrame

我的spark(v1.5.0)代码中有两个DataFrame:

aDF = [user_id : Int, user_purchases: array<int> ]
bDF = [user_id : Int, user_purchases: array<int> ]

我想要做的是加入这两个数据帧,但我只需要aDF.user_purchases和bDF.user_purchases之间的交集有两个以上元素的行(交集> 2).

我是否必须使用RDD API或是否可以使用org.apache.sql.functions中的某些功能?

最佳答案 我没有看到任何内置函数,但您可以使用UDF:

import scala.collection.mutable.WrappedArray;
val intersect = udf ((a : WrappedArray[Int], b : WrappedArray[Int]) => {
   var count = 0;
   a.foreach (x => {
       if (b.contains(x)) count = count + 1;
    });
    count;
});
// test data sets
val one = sc.parallelize(List(
        (1, Array(1, 2, 3)), 
        (2, Array(1,2 ,3, 4)), 
        (3, Array(1, 2,3)), 
        (4, Array(1,2))
        )).toDF("user", "arr");

val two = sc.parallelize(List(
        (1, Array(1, 2, 3)), 
        (2, Array(1,2 ,3, 4)), 
        (3, Array(1, 2, 3)), 
        (4, Array(1))
        )).toDF("user", "arr");

// usage
one.join(two, one("user") === two("user"))
    .select (one("user"), intersect(one("arr"), two("arr")).as("intersect"))
    .where(col("intersect") > 2).show

// version from comment
one.join(two)
    .select (one("user"), two("user"), intersect(one("arr"), two("arr")).as("intersect")).
    where('intersect > 2).show
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