groupByKeyで値を追加

Question

scalaとSparkのgroupByKeyにいくつかの問題があります。 私は2ケースクラスがあります。

case class Employee(id_employee: Long, name_emp: String, salary: String) 

私は、この第二ケースクラスを使用した瞬間のために：

case class Company(id_company: Long, employee:Seq[Employee]) 

しかし、私はこの新しいものと交換したい：

case class Company(id_company: Long, name_comp: String employee:Seq[Employee]) 

を親データセット（df1）は、groupByKeyと一緒に使用して、Companyオブジェクトを作成します。

このコードが動作

val companies = df1.groupByKey(v => v.id_company) 
.mapGroups(
    { 
    case(k,iter) => Company(k, iter.map(x => Employee(x.id_employee, x.name_emp, x.salary)).toSeq) 
    } 
).collect() 

、それはこの1のようなオブジェクトを返します。

Company(1234,List(Employee(0987, John, 30000),Employee(4567, Bob, 50000))) 

しかし、私は（このフィールドはDF1存在する）これらのオブジェクトに会社name_compを追加するためのヒントを見つけることができません。 （新しいケースクラスを使用して）このようなオブジェクトを取得するためには：

あなたは会社のIDと名前の両方をしたいので

Company(1234, NYTimes, List(Employee(0987, John, 30000),Employee(4567, Bob, 50000))) 

Answer 1

は、何を行うことができますが鍵は、グループデータとしてタプルを使用することです。 Companyクラスを構築するとき、これは、両方の値を簡単に利用できるようになります：私は一瞬のために私のポストを:)更新@Tanjin

df1.groupByKey(v => (v.id_company, v.name_comp)) 
    .mapGroups{ case((id, name), iter) => 
    Company(id, name, iter.map(x => Employee(x.id_employee, x.name_emp, x.salary)).toSeq)} 
    .collect()