Spark dataset:返回具有相同键的值的HashMap

Spark dataset是Spark框架中的一种数据结构，它是一种分布式的、强类型的数据集合。与RDD（弹性分布式数据集）相比，Dataset提供了更高的性能和更丰富的API。

Dataset是由一组分区构成的，每个分区都包含一部分数据。它可以通过并行处理来提高计算速度，并且可以在内存中进行缓存，以便更快地访问数据。

返回具有相同键的值的HashMap是指根据键值对中的键进行分组，将具有相同键的值放入同一个分组中，并将结果存储在一个HashMap中。HashMap是一种常用的数据结构，它可以快速地根据键查找对应的值。

在Spark中，可以使用groupByKey()方法将Dataset按照键进行分组，然后使用mapValues()方法将每个分组中的值转换为一个HashMap。具体代码如下：

import org.apache.spark.sql.{Dataset, SparkSession}

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark Dataset Example")
  .master("local")
  .getOrCreate()

// 创建一个包含键值对的Dataset
val data: Dataset[(String, Int)] = spark.createDataset(Seq(
  ("key1", 1),
  ("key2", 2),
  ("key1", 3),
  ("key2", 4)
))

// 按照键进行分组，并将每个分组中的值转换为一个HashMap
val result: Dataset[(String, HashMap[String, Int])] = data.groupByKey(_._1).mapValues(iter => {
  val hashMap = new HashMap[String, Int]()
  iter.foreach { case (key, value) =>
    hashMap.put(key, value)
  }
  hashMap
})

result.show()

上述代码中，首先创建了一个包含键值对的Dataset，然后使用groupByKey()方法按照键进行分组，最后使用mapValues()方法将每个分组中的值转换为一个HashMap。最终的结果是一个包含键值对的Dataset，其中每个键对应一个HashMap，包含具有相同键的值。

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