2-2、spark的union和join操作演示

spark的union和join操作演示

union简介：

通常如果我们需要将两个select语句的结果作为一个整体显示出来，我们就需要用到union或者union all关键字。union(或称为联合)的作用是将多个结果合并在一起显示出来。

Union：将两个RDD进行合并，不去重；

 

Join连接：

SQL中大概有这么几种JOIN：

cross join  交叉连接(笛卡尔积)

inner join  内连接

left outer join  左外连接(左面有的，右面没有的，右面填NULL)

right outer join  右外连接

full outer join   全连接

spark的union和join操作演示如下：

窄依赖：子RDD只依赖父RDD中的一个分区

宽依赖：子RDD可以依赖父RDD中的多个分区

union只能产生窄依赖

join既能产生窄依赖，也能产生宽依赖

 

 

创建rdd1：

scala> val rdd1=sc.parallelize(List(('a',2),('b',4),('c',6),('d',9)))

rdd1:org.apache.spark.rdd.RDD[(Char, Int)] = ParallelCollectionRDD[6] at parallelizeat :15

 

创建rdd2：

scala> valrdd2=sc.parallelize(List(('c',6),('c',7),('d',8),('e',10)))

rdd2:org.apache.spark.rdd.RDD[(Char, Int)] = ParallelCollectionRDD[7] at parallelizeat :15

 

执行union：

scala> val unionrdd=rdd1 union rdd2

unionrdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Char,Int)] = UnionRDD[8] at union at :19

 

union结果：

scala> unionrdd.collect
res2: Array[(Char, Int)] = Array((a,2),(b,4), (c,6), (d,9), (c,6), (c,7), (d,8), (e,10))

执行：join：

scala> val joinrdd=rdd1 join rdd2

joinrdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Char,(Int, Int))] = MapPartitionsRDD[11] at join at :19

 

join结果：

scala>joinrdd.collect
res3: Array[(Char,(Int, Int))] = Array((d,(9,8)), (c,(6,6)), (c,(6,7)))