微信搜索bigdata029 | 邀请体验:数阅–数据管理、OLAP分析与可视化平台 | 订阅本站 | 赞助作者:赞助作者

Spark算子:RDD键值转换操作(5)–leftOuterJoin、rightOuterJoin、subtractByKey

Spark lxw1234@qq.com 23001℃ 1评论

关键字:Spark算子、Spark RDD键值转换、leftOuterJoin、rightOuterJoin、subtractByKey

leftOuterJoin

def leftOuterJoin[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (V, Option[W]))]

def leftOuterJoin[W](other: RDD[(K, W)], numPartitions: Int): RDD[(K, (V, Option[W]))]

def leftOuterJoin[W](other: RDD[(K, W)], partitioner: Partitioner): RDD[(K, (V, Option[W]))]

 

leftOuterJoin类似于SQL中的左外关联left outer join,返回结果以前面的RDD为主,关联不上的记录为空。只能用于两个RDD之间的关联,如果要多个RDD关联,多关联几次即可。

参数numPartitions用于指定结果的分区数

参数partitioner用于指定分区函数

var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A","1"),("B","2"),("C","3")),2)
var rdd2 = sc.makeRDD(Array(("A","a"),("C","c"),("D","d")),2)

scala> rdd1.leftOuterJoin(rdd2).collect
res11: Array[(String, (String, Option[String]))] = Array((B,(2,None)), (A,(1,Some(a))), (C,(3,Some(c))))

rightOuterJoin

def rightOuterJoin[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (Option[V], W))]

def rightOuterJoin[W](other: RDD[(K, W)], numPartitions: Int): RDD[(K, (Option[V], W))]

def rightOuterJoin[W](other: RDD[(K, W)], partitioner: Partitioner): RDD[(K, (Option[V], W))]

 

rightOuterJoin类似于SQL中的有外关联right outer join,返回结果以参数中的RDD为主,关联不上的记录为空。只能用于两个RDD之间的关联,如果要多个RDD关联,多关联几次即可。

参数numPartitions用于指定结果的分区数

参数partitioner用于指定分区函数

var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A","1"),("B","2"),("C","3")),2)
var rdd2 = sc.makeRDD(Array(("A","a"),("C","c"),("D","d")),2)
scala> rdd1.rightOuterJoin(rdd2).collect
res12: Array[(String, (Option[String], String))] = Array((D,(None,d)), (A,(Some(1),a)), (C,(Some(3),c)))

subtractByKey

def subtractByKey[W](other: RDD[(K, W)])(implicit arg0: ClassTag[W]): RDD[(K, V)]

def subtractByKey[W](other: RDD[(K, W)], numPartitions: Int)(implicit arg0: ClassTag[W]): RDD[(K, V)]

def subtractByKey[W](other: RDD[(K, W)], p: Partitioner)(implicit arg0: ClassTag[W]): RDD[(K, V)]

 

subtractByKey和基本转换操作中的subtract类似

http://lxw1234.com/archives/2015/07/345.htm),只不过这里是针对K的,返回在主RDD中出现,并且不在otherRDD中出现的元素。

参数numPartitions用于指定结果的分区数

参数partitioner用于指定分区函数

var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A","1"),("B","2"),("C","3")),2)
var rdd2 = sc.makeRDD(Array(("A","a"),("C","c"),("D","d")),2)

scala> rdd1.subtractByKey(rdd2).collect
res13: Array[(String, String)] = Array((B,2))

 

更多关于Spark算子的介绍,可参考 Spark算子系列文章

http://lxw1234.com/archives/2015/07/363.htm

如果觉得本博客对您有帮助,请 赞助作者

转载请注明:lxw的大数据田地 » Spark算子:RDD键值转换操作(5)–leftOuterJoin、rightOuterJoin、subtractByKey

喜欢 (17)
分享 (0)
发表我的评论
取消评论
表情

Hi,您需要填写昵称和邮箱!

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址
(1)个小伙伴在吐槽
  1. Some(1),这个Some是啥意思
    test12016-07-18 14:46 回复