在之前的文章中，我们学习了如何在spark中使用键值对中的fullOuterJoin，zip，combineByKey三种方法。想了解的朋友可以查看这篇文章。同时，希望我的文章能帮助到你，如果觉得我的文章写的不错，请留下你宝贵的点赞，谢谢。

Spark-Scala语言实战（13）-CSDN博客文章浏览阅读735次，点赞22次，收藏12次。今天开始的文章，我会带给大家如何在spark的中使用我们的键值对方法，今天学习键值对方法中的fullOuterJoin，zip，combineByKeyy三种方法。希望我的文章能帮助到大家，也欢迎大家来我的文章下交流讨论，共同进步。https://blog.csdn.net/qq_49513817/article/details/137412258今天的文章开始，我会继续带着大家如何在spark的中使用我们的键值对里的方法。今天学习键值对方法中的lookup，cogroup两种方法。

目录

一、知识回顾

二、键值对方法

1.lookup

2.cogroup

拓展-方法参数设置

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一、知识回顾

 上一篇文章中我们学习了键值对的三种方法，分别是fullOuterJoin，zip，combineByKey。

 fullOuterJoin是我们的全外连接，保留两个RDD中所有键与它的值的连接结果。

 zip方法用于将两个RDD组合成键值对RDD

combineByKey()方法就比较复杂了，推荐还是去上一篇文章中复习一下，这边展示一下用法。

 现在开始今天的学习吧~ 

二、键值对方法

1.lookup

•  lookup(key:K)方法作用于键值对RDD，返回指定键的所有值。

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object p1 {def main(args: Array[String]): Unit = {val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("p2")val sc = new SparkContext(conf)// 创建一个包含键值对的RDD作为查找表val p = sc.parallelize(Seq(("key1", "value1"), ("key2", "value2"), ("key3", "value3"))).collectAsMap()// 创建另一个RDD，其中我们想要查找键对应的值val pp = sc.parallelize(Seq("key1", "key2", "key4"))// 使用map和lookupMap实现lookup功能val ppp= pp.map(key => (key, p.get(key)))// 收集结果并打印ppp.collect().foreach(println)}
}

我们创建了两个RDD一个名为p包含了我们的键值对，一个名为pp包含了我们需要查找的键。然后使用 map来实现我们的lookoup方法。

通过运行结果，我们可以看出返回了我们需要的key1，2，4但是key4中没有值，他就返回为None 

2.cogroup

• cogroup是一种常见的join操作，用于合并两个或多个数据组中具有相同键的数据。

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object p1 {def main(args: Array[String]): Unit = {val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("p2")val sc = new SparkContext(conf)val p1 = sc.parallelize(Seq(("a", 1), ("b", 2), ("a", 3)))val p2 = sc.parallelize(Seq(("a", 4), ("b", 5), ("c", 6)))// 使用 cogroup 方法将两个 RDD 中具有相同键的元素组合在一起val pp = p1.cogroup(p2)// 收集结果并打印pp.collect().foreach(println)}
}

通过代码可以看到我们创建了两个RDD， 使用cogroup方法将它们相同键的数据进行合并，那么ac都是共同的元素，可是却没有c，运行代码还是会和之前的方法一样返回None吗？运行代码看看结果。

可以看到和以往不同，这次直接没有返回。

快去试试吧。

拓展-方法参数设置

方法	参数	描述	例子
lookup	key	在给定的键值对RDD中查找指定的键对应的值。	假设有一个键值对RDD：rdd = sc.parallelize([(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')])，则rdd.lookup(1)将返回['a']。
		如果键不存在，则返回空列表。	rdd.lookup(4)将返回[]。
cogroup	其他RDDs	对多个RDD中的相同键进行分组，并返回一个新的键值对RDD，其中键是原始键，值是来自不同RDD的迭代器列表。	假设有两个RDD：rdd1 = sc.parallelize([(1, 'a'), (2, 'b')]) 和 rdd2 = sc.parallelize([(1, 'x'), (3, 'y')])，则rdd1.cogroup(rdd2)将返回[(1, (<iterator at 0x7f...>, <iterator at 0x7f...>)), (2, (<iterator at 0x7f...>,)), (3, (, <iterator at 0x7f...>))]。
		迭代器列表中的每个迭代器对应一个输入RDD，并按输入RDD的顺序排列。	在上面的例子中，对于键1，第一个迭代器包含rdd1中的值'a'，第二个迭代器包含rdd2中的值'x'。
		如果某个键在某个RDD中不存在，则对应的迭代器为空。	在上面的例子中，对于键2，只有来自rdd1的迭代器包含值'b'，而来自rdd2的迭代器为空。同样地，对于键3，只有来自rdd2的迭代器包含值'y'，而来自rdd1的迭代器为空。