Apache Spark 中的 join 和 cogroup 有什么区别

Question

Apache Spark 中的 join 和 cogroup 有什么区别？ 每种方法的用例是什么？

Answer 1

让我来帮助您澄清它们，两者都很常用且很重要！

def join[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (V, W))]

这是join的prototype ，请仔细看。 例如，

val rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A","1"),("B","2"),("C","3")),2)
val rdd2 = sc.makeRDD(Array(("A","a"),("C","c"),("D","d")),2)
 
scala> rdd1.join(rdd2).collect
res0: Array[(String, (String, String))] = Array((A,(1,a)), (C,(3,c)))

将出现在最终结果中的所有键对于rdd1 和 rdd2都是通用的。 这类似于relation database operation INNER JOIN 。

但是cogroup不同，

def cogroup[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (Iterable[V], Iterable[W]))]

由于一个key至少出现在两个rdd中的任何一个中，它会出现在最终结果中，让我澄清一下：

val rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A","1"),("B","2"),("C","3")),2)
val rdd2 = sc.makeRDD(Array(("A","a"),("C","c"),("D","d")),2)

scala> var rdd3 = rdd1.cogroup(rdd2).collect
res0: Array[(String, (Iterable[String], Iterable[String]))] = Array(
(B,(CompactBuffer(2),CompactBuffer())), 
(D,(CompactBuffer(),CompactBuffer(d))), 
(A,(CompactBuffer(1),CompactBuffer(a))), 
(C,(CompactBuffer(3),CompactBuffer(c)))
)

这similar relation database operation FULL OUTER JOIN非常similar ，但不是将每条记录的每行结果展平，而是为您提供iterable interface ，以下操作由您决定，方便！

祝你好运！

Spark 文档是： http : //spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions