本任务通过Spark的RDD连接算子,学习了如何对两个(key, value)形式的RDD进行多种连接操作。join()
算子实现了内连接,仅返回两个RDD中键匹配的记录;leftOuterJoin()
实现了左外连接,以左边的RDD为基准,保留其所有记录,未匹配的键用None
填充;rightOuterJoin()
实现了右外连接,以右边的RDD为基准;fullOuterJoin()
实现了全外连接,取两个RDD的并集,未匹配的键同样用None
填充。通过案例演示,我们创建了两个RDD并分别进行了内连接、左外连接、右外连接和全外连接操作,通过collect
方法查看了结果。这些连接算子为处理分布式键值对数据提供了强大的工具,尤其在数据整合和关联分析中非常实用。