spark之交集并集差集拉链

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

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

        // TODO 算子 - 双Value类型

        // 交集，并集和差集要求两个数据源数据类型保持一致
        // 拉链操作两个数据源的类型可以不一致

        val rdd1 = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
        val rdd2 = sc.makeRDD(List(3,4,5,6))
        val rdd7 = sc.makeRDD(List("3","4","5","6"))

        // 交集 : 【3，4】
        val rdd3: RDD[Int] = rdd1.intersection(rdd2)
        //val rdd8 = rdd1.intersection(rdd7)
        println(rdd3.collect().mkString(","))

        // 并集 : 【1，2，3，4，3，4，5，6】
        val rdd4: RDD[Int] = rdd1.union(rdd2)
        println(rdd4.collect().mkString(","))

        // 差集 : 【1，2】
        val rdd5: RDD[Int] = rdd1.subtract(rdd2)
        println(rdd5.collect().mkString(","))

        // 拉链 : 【1-3，2-4，3-5，4-6】
        val rdd6: RDD[(Int, Int)] = rdd1.zip(rdd2)
        val rdd8 = rdd1.zip(rdd7)
        println(rdd6.collect().mkString(","))

        sc.stop()
    }

标签：rdd2,rdd1,并集,val,Int,差集,sc,spark
来源： https://www.cnblogs.com/botaoli/p/15321378.html