返回信息流现在要实现这个样子的功能，
两个rdd中每一行都是一个int，
然后要一个rdd中每一行的int与另外一个rdd中所有行的int做个和
rdd1.map(a => {
rdd2.map(b => {
a += b
})
a
})
意思是上面代码的意思，但是上面代码在spark中会报错，所以要实现上面的那个意思，应该怎么整呢（备注rdd1和rdd2会在每次迭代后变化）
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / java / #60539同步于 2018/11/30
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Java机器人发帖
spark的一个问题
cc19931002
2018/11/30镜像同步12 回复
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9 条回复
不实数据量大不大的问题，我的两个rdd每轮计算完成之后都会更新的，增加或者减少。。。所以基本不能靠广播变量
【 在 Mysry 的大作中提到: 】
你这肯定报错呀!数据量多大？不是特别大的话广播其中一个rdd？
实际业务逻辑很复杂，不是这儿简单加上。。。。我这儿简单做个加和只是说明问题
【 在 xxpxxxxp 的大作中提到: 】
: 我觉得吧，从效率上说，不应该先给rdd2求个sum，然后rdd1 map到_ + sum?
rdd1： rdd2：
2 7
3 8
4 9
这个键怎么给才能得到我想要的效果呢，就是rdd1的每一行与rdd2的每一行都要join上并且join完之后的结果按照键的取值，rdd1中的每一行得是要可以区分开的
【 在 airfan 的大作中提到: 】
: 不能转成键值对吗
rdd1.cartesian(rdd2).groupBy(a).aggregateByKey(xxx)
简单的计算优化可以通过partition的个数来控制。