import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object JoinRDD {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf().setAppName("sparkjson").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val file1 = sc.textFile("C:\\Users\\Think\\Desktop\\json.txt")
val file2 = sc.textFile("C:\\Users\\Think\\Desktop\\json2.txt")
//(tom,1,2), (jack,1,2)
val words1: RDD[(String, Int, Int)] = file1.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1, 2))
//(tom,3,4), (jack,3,4)
val words2 : RDD[(String,Int,Int)] = file2.flatMap(_.split(" ")).map((_, 3, 4))
val words1Map = words1.map(x=>(x._1,(x._2,x._3)))
val words2Map = words2.map(x=>(x._1,(x._2,x._3)))
val result: RDD[(String, ((Int, Int), Option[(Int, Int)]))] = words1Map.leftOuterJoin(words2Map)
val finalResult = result.map(x=>{
val key = x._1
val outerTuple = x._2
val outerTupleMeta1 = x._2._1._1
val outerTuplemeta2 = x._2._1._2
val outerTuple2_1 = x._2._2.get._1
val outerTuple2_2 = x._2._2.get._2
(key,outerTupleMeta1,outerTuplemeta2,outerTuple2_1,outerTuple2_2)
})
// println(words1.collect().toBuffer)
// println(words2.collect().toBuffer)
println(finalResult.collect().toBuffer)
sc.stop()
}
}
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Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
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