好吧a RichPipe 不是键值存储，这就是为什么没有关于用作键值存储的文档：）a RichPipe 应该被认为是一个管道-因此，如果不先从一端进入并遍历管道，直到找到要查找的元素，就无法获取中间的数据。此外，这在烫伤中有点痛苦，因为您必须将结果写入磁盘（因为它构建在hadoop之上），然后从磁盘读取结果，以便在应用程序中使用它。所以代码是这样的：

myPipe.filter[String, Long](('name, 'time))(_ == (specificName, specificTime))
.write(Tsv("tmp/location"))

然后需要一些更高级别的代码来运行作业，并将数据读回内存以获得结果。与其写下所有的代码来做这件事（这很简单），不如给一些关于你的用例是什么以及你正在尝试做什么的上下文——也许你可以在map-reduce编程模型下解决你的问题。
或者，使用spark，您也会遇到同样的问题，即必须遍历分布式数据集，但您没有写入磁盘并再次读取的麻烦。此外，您还可以使用自定义分区器is spark，这可能导致类似于键值存储的行为。但不管怎么说，代码应该是：

val theValueYouWant = 
  myRDD.filter {
    case (`specificName`, `specificTime`, _) => true
    case _ => false
  }
  .toArray.head._3