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spark2.x由浅入深深到底系列六之RDD java api详解四

时间:2017-09-20 00:43:09      阅读:220      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:spark   大数据   javaapi   老汤   rdd   

学习spark任何的知识点之前,先对spark要有一个正确的理解,可以参考:正确理解spark

本文对join相关的api做了一个解释

SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("appName").setMaster("local");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

JavaPairRDD<Integer, Integer> javaPairRDD =
        sc.parallelizePairs(Arrays.asList(new Tuple2<>(1, 2),
                new Tuple2<>(3, 4), new Tuple2<>(3, 6), new Tuple2<>(5, 6)));
JavaPairRDD<Integer, Integer> otherJavaPairRDD =
        sc.parallelizePairs(Arrays.asList(new Tuple2<>(3, 9),
                new Tuple2<>(4, 5)));
//结果: [(4,([],[5])), (1,([2],[])), (3,([4, 6],[9])), (5,([6],[]))]
System.out.println(javaPairRDD.cogroup(otherJavaPairRDD).collect());

//结果: [(4,([],[5])), (1,([2],[])), (3,([4, 6],[9])), (5,([6],[]))]
// groupWith和cogroup效果是一模一样的
System.out.println(javaPairRDD.groupWith(otherJavaPairRDD).collect());

//结果: [(3,(4,9)), (3,(6,9))]
//基于cogroup实现的,就是取cogroup结果中相同key在两个RDD都有value的数据
System.out.println(javaPairRDD.join(otherJavaPairRDD).collect());

//结果: [(1,(2,Optional.empty)), (3,(4,Optional[9])), (3,(6,Optional[9])), (5,(6,Optional.empty))]
//基于cogroup实现的,结果需要出现的key以左边的RDD为准
System.out.println(javaPairRDD.leftOuterJoin(otherJavaPairRDD).collect());

//结果: [(4,(Optional.empty,5)), (3,(Optional[4],9)), (3,(Optional[6],9))]
//基于cogroup实现的,结果需要出现的key以右边的RDD为准
System.out.println(javaPairRDD.rightOuterJoin(otherJavaPairRDD).collect());

//结果: [(4,(Optional.empty,Optional[5])), (1,(Optional[2],Optional.empty)), (3,(Optional[4],Optional[9])), (3,(Optional[6],Optional[9])), (5,(Optional[6],Optional.empty))]
//基于cogroup实现的,结果需要出现的key是两个RDD中所有的key
System.out.println(javaPairRDD.fullOuterJoin(otherJavaPairRDD).collect());


从上可以看出,最基本的操作是cogroup这个操作,下面是cougroup的原理图:

技术分享

如果想对cogroup原理更彻底的理解,可以参考:spark core RDD api原理详解

spark2.x由浅入深深到底系列六之RDD java api详解四

标签:spark   大数据   javaapi   老汤   rdd   

原文地址:http://7639240.blog.51cto.com/7629240/1966967

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