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Spark pyspark rdd连接函数之join、leftOuterJoin、rightOuterJoin和fullOuterJoin介绍
union用于组合两个rdd的元素，join用于内连接，而后三个函数(leftOuterJoin，rightOuterJoin，fullOuterJoin)用于类似于SQL的左、右、全连接。
针对key-value形式的RDD。
例子：
1）数据初始化
>>> pp=(('cat', 2), ('cat', 5), ('book', 4), ('cat', 12))
>>> pp
(('cat', 2), ('cat', 5), ('book', 4), ('cat', 12))
>>> qq=(("cat",2), ("cup", 5), ("mouse", 4),("cat", 12))
>>> qq
(('cat', 2), ('cup', 5), ('mouse', 4), ('cat', 12))
>>> pairRDD1 = sc.parallelize(pp)
>>> pairRDD2 = sc.parallelize(qq)
>>> pairRDD1.collect()
[('cat', 2), ('cat', 5), ('book', 4), ('cat', 12)]
>>> pairRDD2.collect()
[('cat', 2), ('cup', 5), ('mouse', 4), ('cat', 12)]
2）Join内连接结果：
>>> pairRDD1.join(pairRDD2).collect()
[('cat', (2, 2)), ('cat', (2, 12)), ('cat', (5, 2)), ('cat', (5, 12)), ('cat', (12, 2)), ('cat', (12, 12))]
3）leftOuterJoin结果：
>>> pairRDD1.leftOuterJoin(pairRDD2).collect()
[('book', (4, None)), ('cat', (2, 2)), ('cat', (2, 12)), ('cat', (5, 2)), ('cat', (5, 12)), ('cat', (12, 2)), ('cat', (12, 12))]
4）rightOuterJoin结果：
>>> pairRDD1.rightOuterJoin(pairRDD2).collect()
[('cup', (None, 5)), ('mouse', (None, 4)), ('cat', (2, 2)), ('cat', (2, 12)), ('cat', (5, 2)), ('cat', (5, 12)), ('cat', (12, 2)), ('cat', (12, 12))]
5）fullOuterJoin结果：
>>> pairRDD1.fullOuterJoin(pairRDD2).collect()
[('book', (4, None)), ('cup', (None, 5)), ('mouse', (None, 4)), ('cat', (2, 2)), ('cat', (2, 12)), ('cat', (5, 2)), ('cat', (5, 12)), ('cat', (12, 2)), ('cat', (12, 12))]6）union结果：
>>> pairRDD1.union(pairRDD2).collect()
[('cat', 2), ('cat', 5), ('book', 4), ('cat', 12), ('cat', 2), ('cup', 5), ('mouse', 4), ('cat', 12)]参考:http://blog.cheyo.net/175.html
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