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join方面的算子

功能

实现 两个KV类型 的RDD之间按照K实现关联，将两个RDD的关联结果放入一个新的RDD中
假如是两个list进行合并使用 union,如果是KV类型的合并使用 join

语法

def join(self: RDD[Tuple[K,V]], otherRdd: RDD[Tuple[K,W]]) -> RDD[Tuple[K,(V,W)]]

join的过程，必然引发相同key值的数据汇总在一起，必然会引发shuffle 操作

举例

如何构造sc对象并创建RDD 参考文章：
【Spark中创建RDD的两种方式】Spark中如何获取sc对象、以及创建RDD的两种方式

rdd_singer_age = sc.parallelize([("周杰伦", 43), ("陈奕迅", 47), ("蔡依林", 41), ("林子祥", 74), ("陈升", 63)],numSlices=2)
rdd_singer_music = sc.parallelize([("周杰伦", "青花瓷"), ("陈奕迅", "孤勇者"), ("蔡依林", "日不落"), ("林子祥", "男儿当自强"),("动力火车", "当")], numSlices=2)
# join 是 转换算子  join 可以理解为内连接
joinRdd = rdd_singer_age.join(rdd_singer_music)
joinRdd.foreach(print)# 左外连接
leftRdd = rdd_singer_age.leftOuterJoin(rdd_singer_music)
leftRdd.foreach(print)# 右外连接
rightRdd = rdd_singer_age.rightOuterJoin(rdd_singer_music)
rightRdd.foreach(print)# 全连接
fullRdd = rdd_singer_age.fullOuterJoin(rdd_singer_music)
fullRdd.foreach(print)

join展示结果：
('陈奕迅', (47, '孤勇者'))
('周杰伦', (43, '青花瓷'))
('蔡依林', (41, '日不落'))
('林子祥', (74, '男儿当自强'))
********left join 显示结果************
('周杰伦', (43, '青花瓷'))
('蔡依林', (41, '日不落'))
('陈升', (63, None))
('陈奕迅', (47, '孤勇者'))
('林子祥', (74, '男儿当自强'))
*********right join 显示结果***********
('动力火车', (None, '当'))
('周杰伦', (43, '青花瓷'))
('蔡依林', (41, '日不落'))
('林子祥', (74, '男儿当自强'))
('陈奕迅', (47, '孤勇者'))
********full join 显示结果*************
('动力火车', (None, '当'))
('周杰伦', (43, '青花瓷'))
('蔡依林', (41, '日不落'))
('陈升', (63, None))
('陈奕迅', (47, '孤勇者'))
('林子祥', (74, '男儿当自强'))