大数据Spark（六十九）：Transformation转换算子intersection和subtract使用案例

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Transformation转换算子intersection和subtract使用案例

一、intersection使用案例

二、subtract使用案例

Transformation转换算子intersection和subtract使用案例

一、intersection使用案例

取两个RDD数据集的交集。

注意：返回新的RDD分区数与父RDD分区多的一致。

Java代码：

java 复制代码

SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("IntersectionTest");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

JavaRDD<String> rdd1 = sc.parallelize(Arrays.asList("a","b","c","d"), 3);
JavaRDD<String> rdd2 = sc.parallelize(Arrays.asList("c","d","e","f"), 4);

//intersection算子:对两个RDD进行intersection操作，返回一个新的RDD，RDD的分区数与父RDD分区数多的保持一致。
JavaRDD<String> rdd3 = rdd1.intersection(rdd2);
System.out.println("rdd3 分区数：" + rdd3.getNumPartitions());

rdd3.foreach(x-> System.out.println(x));

sc.stop();

Scala代码：

Scala 复制代码

val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("IntersectionTest")
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd1: RDD[String] = sc.parallelize(List("a", "b", "c", "d"), 4)
val rdd2: RDD[String] = sc.parallelize(List("c", "d", "e", "f"), 3)

//intersection算子:对两个RDD进行intersection操作，返回一个新的RDD，RDD的分区数与父RDD分区数多的保持一致。
val rdd3: RDD[String] = rdd1.intersection(rdd2)
println(s"rdd3 分区数:${rdd3.getNumPartitions}")

rdd3.foreach(println)

sc.stop()

二、subtract使用案例

取两个RDD数据集的差集，rdd1.subtract(rdd2):返回rdd1中有但rdd2中没有的元素。

注意：生成RDD的分区数与subtract前面的RDD的分区数一致。

Java代码：

java 复制代码

SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("SubtractTest");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

JavaRDD<String> rdd1 = sc.parallelize(Arrays.asList("a","b","c","d"), 3);
JavaRDD<String> rdd2 = sc.parallelize(Arrays.asList("c","d","e","f"), 4);

//subtract算子:对两个RDD进行取差集操作，返回一个新的RDD，RDD的分区数与父RDD分区数多的保持一致。
JavaRDD<String> rdd3 = rdd1.subtract(rdd2);
System.out.println("rdd3 分区数：" + rdd3.getNumPartitions());
rdd3.foreach(x-> System.out.println(x));
sc.stop();

Scala代码：

java 复制代码

val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("SubtractTest")
val sc = new SparkContext(conf)

val rdd1: RDD[String] = sc.parallelize(List("a", "b", "c", "d"), 3)
val rdd2: RDD[String] = sc.parallelize(List("c", "d", "e", "f"), 4)

//subtract算子:对两个RDD进行取差集操作，返回一个新的RDD，生成RDD的分区数与subtract前面的RDD的分区数一致。
val rdd3: RDD[String] = rdd1.subtract(rdd2)
println(s"rdd3 分区数:${rdd3.getNumPartitions}")

rdd3.foreach(println)
sc.stop()

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