如何在Spark鍵值對數據中，對指定的Key進行輸出/篩選/模式匹配

在用鍵值對RDD進行操作時，經常會遇到不知道如何篩選出想要數據的情況，這裡提供了一些解決方法

• 1、對固定的Key數據進行查詢
• 2、對不固定的Key數據進行模糊查詢

1、對固定的Key數據進行查詢

代碼說明:

1. SparkConf：配置 Spark 應用程式的一些基本信息。
2. SparkContext：創建 Spark 上下文以在 Spark 中執行操作。
3. parallelize：生成一個包含多個鍵值對的初始 RDD。
4. filter：使用 filter 方法篩選出 key 等於指定值的元素。
5. collect：收集結果併在驅動程式上進行輸出。
6. foreach：用來遍歷和列印過濾後的結果。

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object KeyFilterExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 初始化 SparkContext
    val conf = new SparkConf().setAppName("Key Filter Example").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 創建一個示例 RDD，包含 key-value 鍵值對
    val rdd = sc.parallelize(Seq(("a", 1), ("b", 2), ("c", 3), ("a", 4), ("b", 5)))

    // 定義要篩選的特定 key
    val specifiedKey = "a"

    // 使用 filter 操作輸出指定的 key 值
    val filteredRdd = rdd.filter { case (key, _) => key == specifiedKey }

    // 輸出結果
    filteredRdd.collect().foreach { case (key, value) =>
      println(s"Key: $key, Value: $value")
    }

    // 停止 SparkContext
    sc.stop()
  }
}

2、對不固定的Key數據進行模糊查詢

代碼說明:

1. SparkConf 和 SparkContext：與之前示例相同，用於初始化 Spark 應用。
2. parallelize：生成一個包含多個鍵值對的初始 RDD。
3. filter：使用 Scala 的模式匹配功能來篩選出以字母 'a' 開頭的 keys。
   • case (key, _) if key.startsWith("a")：當 key 以 'a' 開頭時，返回 true，否則返回 false。
4. collect：收集結果併在驅動程式上進行輸出。
5. foreach：遍歷並列印過濾後的結果。

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object PatternMatchingKeyExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 初始化 SparkContext
    val conf = new SparkConf().setAppName("Pattern Matching Key Example").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 創建一個示例 RDD，包含 key-value 鍵值對
    val rdd = sc.parallelize(Seq(("apple", 1), ("banana", 2), ("apricot", 3),
                                  ("berry", 4), ("avocado", 5)))

    // 使用 filter 操作與模式匹配篩選以 'a' 開頭的 keys
    val patternMatchedRdd = rdd.filter { 
      case (key, _) if key.startsWith("a") => true
      case _ => false
    }

    // 輸出結果
    patternMatchedRdd.collect().foreach { case (key, value) =>
      println(s"Key: $key, Value: $value")
    }

    // 停止 SparkContext
    sc.stop()
  }
}