java spark 两个dataset 实现inner join

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mob64ca12f09e0c 2024-01-14 06:51:12 ©著作权

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Java Spark中两个Dataset实现inner join

概述

在Java Spark中实现两个Dataset的inner join是一项常见的任务。本文将向你展示如何通过一系列步骤来完成这个任务。

流程图

journey
    title 任务流程图

    section 步骤
    创建两个Dataset --> 指定join的列 --> 执行inner join --> 输出结果

甘特图

gantt
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    title 任务甘特图

    section 任务1
    创建两个Dataset        :done,    2022-01-01, 1d
    指定join的列          :done,    2022-01-02, 1d
    执行inner join        :done,    2022-01-03, 1d
    输出结果              :active,  2022-01-04, 1d

步骤

创建两个Dataset

首先，我们需要创建两个Dataset。一个Dataset代表了一个分布式的数据集，它是Spark中的一个基本抽象。我们可以通过读取数据源，如文件或数据库，来创建Dataset。在这个例子中，我们使用两个示例的Dataset：dataset1和dataset2。

// 创建SparkSession对象
SparkSession spark = SparkSession.builder()
    .appName("Java Spark SQL basic example")
    .config("spark.some.config.option", "some-value")
    .getOrCreate();

// 读取数据源创建Dataset
Dataset<Row> dataset1 = spark.read().json("path_to_dataset1.json");
Dataset<Row> dataset2 = spark.read().json("path_to_dataset2.json");

指定join的列

在进行inner join之前，我们需要指定用于join的列。这些列应该在两个Dataset中具有相同的名称。

String joinColumn = "column_name";

执行inner join

使用指定的join列，我们可以执行inner join操作，并将结果保存在一个新的Dataset中。

Dataset<Row> joinedDataset = dataset1.join(dataset2, dataset1.col(joinColumn).equalTo(dataset2.col(joinColumn)), "inner");

输出结果

最后，我们可以将inner join的结果输出到控制台或保存到文件。

joinedDataset.show();

完整代码示例

import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

public class InnerJoinExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建SparkSession对象
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
            .appName("Java Spark SQL basic example")
            .config("spark.some.config.option", "some-value")
            .getOrCreate();

        // 读取数据源创建Dataset
        Dataset<Row> dataset1 = spark.read().json("path_to_dataset1.json");
        Dataset<Row> dataset2 = spark.read().json("path_to_dataset2.json");

        // 指定join的列
        String joinColumn = "column_name";

        // 执行inner join
        Dataset<Row> joinedDataset = dataset1.join(dataset2, dataset1.col(joinColumn).equalTo(dataset2.col(joinColumn)), "inner");

        // 输出结果
        joinedDataset.show();
    }
}

上述代码中的"path_to_dataset1.json"和"path_to_dataset2.json"应该替换为你自己的数据源路径。