Spark Scala减少了RDD上可能的多重过滤？

如何解决Spark Scala减少了RDD上可能的多重过滤？

def isSmallerscore(value:Int): Boolean ={
  val const = 200
  if(value < const) true else false
}
val rdd = sc.parallelize(Seq(("Java",100),("Python",200),("Scala",300)))
val result1: RDD[(String,Int)] = rdd.filter(x => isSmallerscore(x._2))
val result2: RDD[(String,Int)] = rdd.filter(x => !isSmallerscore(x._2))

从上面使用过滤器的代码中，我创建了两个 RDD。一个分数较小，另一个 RDD 分数较高。为了把它分开，我做了两次过滤动作。

是否可以在单个过滤器操作中创建？如何减少另一个过滤器操作以找出结果（ result1 或 result2 ）

解决方法

它不像 Informatica BDM、Talend、Pentaho 等 ETL。如果您有多个并行运行的管道（分支），您可以以图形方式创建这些管道。

您需要 cache rdd 并过滤两次才能获得 2 个 RDD。