spark算子join讲解

最新推荐文章于 2024-07-31 15:54:40 发布

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#spark算子 #union

本文详细讲解了Spark中的Join操作，包括Join的定义、如何创建两个RDD、执行Join操作、转换为collect集合并遍历输出，以及提供了完整的代码示例。此外，还提及了Spark算子union的相关应用和其他算子的实用案例。

1.Join是什么

join定义如下：

def
join[W](other: RDD[(K, W)], partitioner: Partitioner): RDD[(K, (V, W))]

join方法是对两个需要连接的RDD进行内连接操作，然后对每个key下的元素进行笛卡儿积操作，返回的结果再展平。

注意：是内连接

2.产生两个RDD

 val rdd1 = sc.parallelize(Array(("aa",1),("bb",2)))

 val rdd2 = sc.parallelize(Array(("aa",3),("dd",1)))

3.进行join操作

val joincl = rdd1.join(rdd2)

4.使joincl变成collect集合

val joincl2= joincl.collect()

5.遍历

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https://blog.youkuaiyun.com/Lu_Xiao_Yue/article/details/83926650

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Join是tranformation算子,且有shuffle, 调取join得是对偶元组如果单独调一个的话我们可以 val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(List(1,3,4),2) val rdd2: RDD[Int] = sc.parallelize(List(1,4,2),2) val rdd3: RDD[(Int, Null)] = rdd1.map((_, null)) val rdd4: RDD[(Int, Null)] = rdd2.map((_.

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