RDD_转换算子关联算子

xxxxxxxxxx
package com.itbaizhan.rdd

//1.导入类
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object RddJoin {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //2.构建SparkConf对象，并设置本地运行和程序名称
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[1]").setAppName("关联查询")
    //3.使用conf对象构建SparkContet对象
    val sc = new SparkContext(conf)
    //5.创建两个rdd
    val rdd1: RDD[(Int, String)] = sc.makeRDD(List((101, "鲁班"), (102, "凯"), (103, "程咬金")))
    val rdd2: RDD[(Int, String)] = sc.makeRDD(List((101, "射手"), (102, "战士"), (104, "法师")))
    //6.通过join关联算子 rdd1.join(rdd2) 关联条件是key，只保留关联上的数据
    val rdd1j2: RDD[(Int, (String, String))] = rdd1.join(rdd2)
    //结果：(101,(鲁班,射手)),(102,(凯,战士))
    println(rdd1j2.collect().mkString(","))
    //7.左外关联(101,(鲁班,Some(射手))),(102,(凯,Some(战士))),(103,(程咬金,None))
    val rdd1loj2: RDD[(Int, (String, Option[String]))] = rdd1.leftOuterJoin(rdd2)
    println(rdd1loj2.collect().mkString(","))
    //8.右外关联(101,(Some(鲁班),射手)),(104,(None,法师)),(102,(Some(凯),战士))
    val rdd1roj2: RDD[(Int, (Option[String], String))] = rdd1.rightOuterJoin(rdd2)
    println(rdd1roj2.collect().mkString(","))
    //(101,(射手,Some(鲁班))),(104,(法师,None)),(102,(战士,Some(凯)))
    println(rdd2.leftOuterJoin(rdd1).collect().mkString(","))
    //4.关闭sc对象
    sc.stop()
  }
}

实时效果反馈

1. 关于关联算子的描述，错误的是：

A 对于join算子来说 关联条件 按照二元元组的key来进行关联,只保留关联上的数据。

B rdd1.leftOuterJoin(rdd2)rdd1和rdd2左外连接 关联上的数据和rdd1中未关联上的数据。

C rdd1.rightOuterJoin(rdd2) 和rdd1.leftOuterJoin(rdd2)结果一样。

D rdd1.rightOuterJoin(rdd2) rdd1和rdd2右外连接 联上的数据和rdd2中未关联上的数据。

答案：

1=>C 结果不一样