Spark算子：RDD基本转换操作(7)–zipWithIndex、zipWithUniqueId

zipWithIndex

def zipWithIndex(): RDD[(T, Long)]

该函数将RDD中的元素和这个元素在RDD中的ID（索引号）组合成键/值对。

1. scala> var rdd2 = sc.makeRDD(Seq("A","B","R","D","F"),2)
2. rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[34] at makeRDD at :21
3.  
4. scala> rdd2.zipWithIndex().collect
5. res27: Array[(String, Long)] = Array((A,0), (B,1), (R,2), (D,3), (F,4))
6.  

zipWithUniqueId

def zipWithUniqueId(): RDD[(T, Long)]

该函数将RDD中元素和一个唯一ID组合成键/值对，该唯一ID生成算法如下：

每个分区中第一个元素的唯一ID值为：该分区索引号，

每个分区中第N个元素的唯一ID值为：(前一个元素的唯一ID值) + (该RDD总的分区数)

看下面的例子：

1. scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Seq("A","B","C","D","E","F"),2)
2. rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[44] at makeRDD at :21
3. //rdd1有两个分区，
5. scala> rdd1.zipWithUniqueId().collect
6. res32: Array[(String, Long)] = Array((A,0), (B,2), (C,4), (D,1), (E,3), (F,5))
7. //总分区数为2
8. //第一个分区第一个元素ID为0，第二个分区第一个元素ID为1
9. //第一个分区第二个元素ID为0+2=2，第一个分区第三个元素ID为2+2=4
10. //第二个分区第二个元素ID为1+2=3，第二个分区第三个元素ID为3+2=5

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