Spark，大规模jaccard距离join，笛卡尔积的复杂度，的速度优化逼近算法

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2022-09-10 13:21 80阅读 0赞

有jaccard距离udf函数：

def jaccardDistance = udf {  (string1: String, string2: String) =>
          var result = false
          val set1: Set[Char] = string1.toSet
          val set2: Set[Char] = string2.toSet
          val intersectSize = set1.intersect(set2).size.toFloat
          val unionSize = set1.union(set2).size.toFloat
          val value = intersectSize / unionSize
          if (value > 0.6) { 
            result = true
          }
          result
        }

要计算

var resultDF = joinDF1.join(joinDF2,
          jaccardDistance(joinDF1.col("input_column1"), joinDF2.col("input_column2"))
        )

完全跑不完，  
近似解决方案：预处理join的key

def removeFromArray(a: Array[Char], i: Int): Array[Char] = { 
    	      val b = a.toBuffer
    	      b.remove(i)
    	      b.toArray
    	    }
    
            // 变成set再sort再按 从小到大的长度 取，就能覆盖所有情况
            val tmpString = (input_column).toSet.toArray.sorted.mkString("") 
            val originLength = tmpString.length
            for (i <- 3 to originLength) {  // 这里取最小长度3
              val joinKey = tmpString.substring(0, i)
              result.append((input_column, joinKey))
            }
            result.iterator

然后直接join

var resultDF = joinDF1.join(joinDF2,
          Seq("joinKey")
        )

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