Spark函数：cogroup

       cogroup:对两个RDD中的KV元素，每个RDD中相同key中的元素分别聚合成一个集合。与reduceByKey不同的是针对两个RDD中相同的key的元素进行合并。

测试例子1

将多个RDD中同一个Key对应的Value组合到一起。

data1中不存在Key为3的元素（自然就不存在Value了），在组合的过程中将data1对应的位置设置为CompactBuffer()了，而不是去掉了。

测试例子2

val DBName=Array(
  Tuple2(1,"Spark"),
  Tuple2(2,"Hadoop"),
  Tuple2(3,"Kylin"),
  Tuple2(4,"Flink")
)
val numType=Array(
  Tuple2(1,"String"),
  Tuple2(2,"int"),
  Tuple2(3,"byte"),
  Tuple2(4,"bollean"),
  Tuple2(5,"float"),
  Tuple2(1,"34"),
  Tuple2(1,"45"),
  Tuple2(2,"47"),
  Tuple2(3,"75"),
  Tuple2(4,"95"),
  Tuple2(5,"16"),
  Tuple2(1,"85")
)
val names=sc.parallelize(DBName)
val types=sc.parallelize(numType)
val nameAndType=names.cogroup(types)  //基于key进行join 结果并没有顺序
nameAndType.collect.foreach(println)

输出结果：

(4,(CompactBuffer(Flink),CompactBuffer(bollean, 95)))
(1,(CompactBuffer(Spark),CompactBuffer(String, 34, 45, 85)))
(3,(CompactBuffer(Kylin),CompactBuffer(byte, 75)))
(5,(CompactBuffer(),CompactBuffer(float, 16)))
(2,(CompactBuffer(Hadoop),CompactBuffer(int, 47)))