transformation
作用在k,v格式的rdd上。根據k進行連線，對（k,v）join(k,w)返回（k,(v,w)）
合併兩個資料集。兩個資料集的型別要一致。
取兩個資料集的交集，返回新的rdd與父rdd分割槽多的一致
取兩個資料集的差集，結果rdd的分割槽數與subtract前面的rdd的分割槽數一致。
與map類似，遍歷的單位是每個partition上的資料。
當呼叫型別（k,v）和（k，w）的資料上時，返回乙個資料集（k，（iterable,iterable）），子rdd的分割槽與父rdd多的一致。
action
遍歷的資料是每個partition的資料。
package ddd.henu.transformations
import org.apache.spark.rdd.rdd
import org.apache.spark.
object elsefun )*/
/**結果
* name = george,v1 = 22,v2 = 100
* name = kk,v1 = 20,v2 = 300
* name = honey,v1 = 19,v2 = 200
* name = mm,v1 = 18,v2 = 10000
*//**結果
* (george,(22,some(100)))
* (kk,(20,some(300)))
* (honey,(19,some(200)))
* (mm,(18,none))
*///rightouterjoin
// val result: rdd[(string, (option[int], int))] = namerdd.rightouterjoin(scorerdd)
/*** (ll,(none,400))
* (george,(some(22),100))
* (kk,(some(20),300))
* (honey,(some(19),200))
*///fullouterjoin
// val result: rdd[(string, (option[int], option[int]))] = namerdd.fullouterjoin(scorerdd)
/*** (ll,(none,some(400)))
* (george,(some(22),some(100)))
* (kk,(some(20),some(300)))
* (honey,(some(19),some(200)))
* (mm,(some(18),none))
*///union（合併） 8 個分割槽 4+4
val result: rdd[(string, int)] = namerdd.union(scorerdd)
/*** (george,22)
* (honey,19)
* (kk,20)
* (mm,18)
* (george,100)
* (honey,200)
* (kk,300)
* (ll,400)
*/result.foreach(println)
}}
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