Spark之join、leftOuterJoin、rightOuterJoin及fullOuterJoin
在处理大规模的数据时，join操作是非常常见的。Spark提供了多种join操作，包括join、leftOuterJoin、rightOuterJoin及fullOuterJoin。这些操作都有对应的函数，可以提高我们的数据处理效率。下面，我们将逐一讲解这些join操作。
join操作
join操作是最常见的一种操作，它用于连接两个数据集。join操作需要指定一个连接key，将具有相同key的数据合并在一起。Spark提供了多种join操作，包括inner join、outer join、semi join等。其中inner join是最常用的一种，它可以将两个数据集中的相同key的数据合并在一起。
inner join代码示例：
val data1 = Seq((1, "John"), (2, "Jim"), (3, "Sue"))
val data2 = Seq((1, 28), (2, 30), (4, 22))
val rdd1 = sc.parallelize(data1)
val rdd2 = sc.parallelize(data2)
val joinedRdd = rdd1.join(rdd2)
joinedRdd.collect.foreach(println)执行结果：
(1,(John,28))
(2,(Jim,30))上面的代码中，我们定义了两个数据集data1和data2，然后使用parallelize方法将它们转换成rdd。接着使用join方法将rdd1和rdd2连接起来。
leftOuterJoin操作
leftOuterJoin操作与inner join操作类似，也是连接两个数据集。不同的是，leftOuterJoin会将rdd1中所有的数据都保留下来，即使rdd2中没有与之匹配的数据，也会将此数据保留下来。此时，rdd2中如果没有与rdd1匹配的数据，则会使用null填充。
leftOuterJoin代码示例：
val data1 = Seq((1, "John"), (2, "Jim"), (3, "Sue"))
val data2 = Seq((1, 28), (2, 30), (4, 22))
val rdd1 = sc.parallelize(data1)
val rdd2 = sc.parallelize(data2)
val joinedRdd = rdd1.leftOuterJoin(rdd2)
joinedRdd.collect.foreach(println)执行结果：
(1,(John,Some(28)))
(2,(Jim,Some(30)))
(3,(Sue,None))在上面的代码中，我们使用leftOuterJoin方法连接rdd1和rdd2，并将结果打印出来。从结果可以看出，rdd1中所有的数据都被保留下来了，rdd2中没有的数据被填充为了None。
rightOuterJoin操作
rightOuterJoin操作与leftOuterJoin操作类似，也是连接两个数据集。不同的是，rightOuterJoin会将rdd2中所有的数据都保留下来，即使rdd1中没有与之匹配的数据，也会将此数据保留下来。此时，rdd1中如果没有与rdd2匹配的数据，则会使用null填充。
rightOuterJoin代码示例：
val data1 = Seq((1, "John"), (2, "Jim"))
val data2 = Seq((1, 28), (2, 30), (4, 22))
val rdd1 = sc.parallelize(data1)
val rdd2 = sc.parallelize(data2)
val joinedRdd = rdd1.rightOuterJoin(rdd2)
joinedRdd.collect.foreach(println)执行结果：
(1,(Some(John),28))
(2,(Some(Jim),30))
(4,(None,22))在上面的代码中，我们使用rightOuterJoin方法连接rdd1和rdd2，并将结果打印出来。从结果可以看出，rdd2中所有的数据都被保留下来了，rdd1中没有的数据被填充为了None。
fullOuterJoin操作
fullOuterJoin操作是将leftOuterJoin和rightOuterJoin操作组合在一起。即左右两个数据集中所有的数据都会被保留下来，如果有数据在另一个数据集中没有匹配，则使用null填充。
fullOuterJoin代码示例：
val data1 = Seq((1, "John"), (2, "Jim"), (3, "Sue"))
val data2 = Seq((1, 28), (2, 30), (4, 22))
val rdd1 = sc.parallelize(data1)
val rdd2 = sc.parallelize(data2)
val joinedRdd = rdd1.fullOuterJoin(rdd2)
joinedRdd.collect.foreach(println)执行结果：
(1,(Some(John),Some(28)))
(2,(Some(Jim),Some(30)))
(3,(Some(Sue),None))
(4,(None,Some(22)))在上面的代码中，我们使用fullOuterJoin方法连接rdd1和rdd2，并将结果打印出来。从结果可以看出，rdd1和rdd2中所有的数据都被保留下来了，如果有数据在另一个数据集中没有匹配，则使用null填充。
总结
join、leftOuterJoin、rightOuterJoin及fullOuterJoin这四种操作在大数据处理中是非常常用的，掌握这四种操作可以帮助我们实现数据的连接与处理，并提高我们的数据处理效率。同时，我们还需根据具体的业务场景选择合适的操作，才能处理好大规模数据。
