1.RDD[K,V],键值对类型的rdd的函数在PairRDDFunctions这个类中

rdd类中,通过隐士转换让rdd有了PairRDDFunctions这个类里面方法的功能

2.rdd 的join方式

1.join=》rdd[k,v] join rdd[k,w]=》RDD[(K, (V, W))]

def join[W](other: RDD[(K, W)], partitioner: Partitioner): RDD[(K, (V, W))]
2.leftOuterJoin 右边有可能是空的所有
rdd[k,v] leftOuterJoin rdd[k,w]=》RDD[(K, (V, Option[W]))]
def leftOuterJoin[W](other: RDD[(K, W)], partitioner: Partitioner): RDD[(K, (V, Option[W]))]
3全join=》RDD[(K, (Option[V], Option[W]))]
def fullOuterJoin[W]( other: RDD[(K, W)],numPartitions: Int): RDD[(K, (Option[V], Option[W]))]
4.cogroup=》RDD[(K, (Iterable[V], Iterable[W]))]
def cogroup[W](other: RDD[(K, W)], partitioner: Partitioner): RDD[(K, (Iterable[V], Iterable[W]))]

join的底层调用cgroup算子

3.cogroup算子

测试看一下啥结果

spark:join与cogroup的更多相关文章

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    https://jaceklaskowski.gitbooks.io/mastering-apache-spark/content/spark-sql-joins.html https://acadg ...

  8. Spark:Join相关优化文章

    http://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/48975771 https://www.douban.com/note/499691663/ http:// ...

  9. Spark join连接

    内链接

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