[大数据]Spark RDD转换算子-双Value类型总结

一、intersection

对源 RDD 和参数 RDD 求交集后返回一个新的 RDD
交集intersection要求两个数据源数据类型保持一致

例子：

def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd1 = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4))
    val rdd2 = sc.makeRDD(List(3, 4, 5, 6))

    val rdd3: RDD[Int] = rdd1.intersection(rdd2)
    println(rdd3.collect().mkString(","))

    sc.stop()
  }

二、union

对源 RDD 和参数 RDD 求并集后返回一个新的 RDD
并集union要求两个数据源数据类型保持一致

例子：

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    
    val rdd1 = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4))
    val rdd2 = sc.makeRDD(List(3, 4, 5, 6))

    val rdd4: RDD[Int] = rdd1.union(rdd2)
    println(rdd4.collect().mkString(","))

    sc.stop()
  }

三、subtract

以一个 RDD 元素为主，去除两个 RDD 中重复元素，将其他元素保留下来。求差集
差集subtract要求两个数据源数据类型保持一致

例子：

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    
    val rdd1 = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4))
    val rdd2 = sc.makeRDD(List(3, 4, 5, 6))

    val rdd5: RDD[Int] = rdd1.subtract(rdd2)
    println(rdd5.collect().mkString(","))

    sc.stop()
  }

四、zip

将两个 RDD 中的元素，以键值对的形式进行合并。其中，键值对中的 Key 为第 1 个 RDD中的元素，Value 为第 2 个 RDD 中的相同位置的元素。
拉链操作两个数据源数据类型可以不一致

例子：

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    val rdd1 = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4))
    val rdd2 = sc.makeRDD(List(3, 4, 5, 6))

    val rdd6: RDD[(Int, Int)] = rdd1.zip(rdd2)
    println(rdd6.collect().mkString(","))

    sc.stop()
  }