Spark学习日记（双Value类型算子）

交集，并集，差集，zip。两个数据源之间的关联操作

13.intersection

如果两个 RDD 数据类型不一致，编译不通过。底层rdd：[T]:底层rdd：[T]返回底层rdd：[T]

14.union

如果两个 RDD 数据类型不一致，编译不通过。底层rdd：[T]:底层rdd：[T]返回底层rdd：[T]

15.subtract

如果两个 RDD 数据类型不一致，编译不通过。底层rdd：[T]:底层rdd：[T]返回底层rdd：[T]

16.zip

1. 如果两个 RDD 数据类型不一致，可以通过。底层rdd：[U]:底层rdd[(T,U)]
2. 如果两个 RDD 数据分区不一致, 会报错。不可zip。要求两个数据源分区数量一致。       Can't zip RDDs with unequal numbers of partitions: List(2, 4)
3. 如果两个 RDD 分区数据数量不一致，会报错。两个数据源要求分区中数量相同。 Can only zip RDDs with same number of elements in each partition

感觉局限性还挺大的。开启key-value类型新篇章啦。