本文主要介绍spark join相关操作。
讲述spark连接相关的三个方法join，left-outer-join，right-outer-join，在这之前，我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比。
我们以实例来进行说明。我的实现步骤记录如下。
1、数据准备
2、HSQL描述
3、Spark描述
1、数据准备
我们准备两张Hive表，分别是orders（订单表）和drivers（司机表），通过driver_id字段进行关联。数据如下：
orders
orders表有两个字段，订单id:order_id和司机id:driver_id。司机id将作为连接键。
通过select可以看到三条数据。
hive (gulfstream_test)> select * from orders;
OK
orders.order_id orders.driver_id
1000 5000
1001 5001
1002 5002
Time taken: 0.387 seconds, Fetched: 3 row(s)
drivers
drivers表由两个字段，司机id：driver_id和车辆id：car_id。司机id将作为连接键。
通过select可以看到两条数据。
hive (gulfstream_test)> select * from drivers;
OK
drivers.driver_id drivers.car_id
5000 100
5003 103
Time taken: 0.036 seconds, Fetched: 2 row(s)
2、HSQL描述
JOIN
自然连接，输出连接键匹配的记录。
可以看到，通过driver_id匹配的数据只有一条。
hive (gulfstream_test)> select * from orders t1 join drivers t2 on (t1.driver_id = t2.driver_id) ;
OK
t1.order_id t1.driver_id t2.driver_id t2.car_id
1000 5000 5000 100
Time taken: 36.079 seconds, Fetched: 1 row(s)
LEFT OUTER JOIN
左外链接，输出连接键匹配的记录，左侧的表无论匹配与否都输出。
可以看到，通过driver_id匹配的数据只有一条，不过所有orders表中的记录都被输出了，drivers中未能匹配的字段被置为空。
hive (gulfstream_test)> select * from orders t1 left outer join drivers t2 on (t1.driver_id = t2.driver_id) ;
OK
t1.order_id t1.driver_id t2.driver_id t2.car_id
1000 5000 5000 100
1001 5001 NULL NULL
1002 5002 NULL NULL
Time taken: 36.063 seconds, Fetched: 3 row(s)
RIGHT OUTER JOIN
右外连接，输出连接键匹配的记录，右侧的表无论匹配与否都输出。
可以看到，通过driver_id匹配的数据只有一条，不过所有drivers表中的记录都被输出了，orders中未能匹配的字段被置为空。
hive (gulfstream_test)> select * from orders t1 right outer join drivers t2 on (t1.driver_id = t2.driver_id) ;
OK
t1.order_id t1.driver_id t2.driver_id t2.car_id
1000 5000 5000 100
NULL NULL 5003 103
Time taken: 30.089 seconds, Fetched: 2 row(s)
3、Spark描述
spark实现join的方式也是通过RDD的算子，spark同样提供了三个算子join，leftOuterJoin，rightOuterJoin。
在下面给出的例子中，我们通过spark-hive读取了Hive中orders表和drivers表中的数据，这时候数据的表现形式是DataFrame，如果要使用Join操作：
1）首先需要先将DataFrame转化成了JavaRDD。
2）不过，JavaRDD其实是没有join算子的，下面还需要通过mapToPair算子将JavaRDD转换成JavaPairRDD，这样就可以使用Join了。
下面例子中给出了三种join操作的实现方式，在join之后，通过collect()函数把数据拉到Driver端本地，并通过标准输出打印。
需要指出的是
1）join算子（join，leftOuterJoin，rightOuterJoin）只能通过PairRDD使用；
2）join算子操作的Tuple2<Object1, Object2>类型中，Object1是连接键，我只试过Integer和String，Object2比较灵活，甚至可以是整个Row。
这里我们使用driver_id作为连接键。 所以在输出Tuple2的时候，我们将driver_id放在了前面。
一个例子：
package com.spark.sparkStreaming;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.streaming.Durations;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaReceiverInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;
import com.google.common.base.Optional;
import scala.Tuple2;
/**
* 基于transform的实时广告计费日志黑名单过滤
* 这里案例，完全脱胎于真实的广告业务的大数据系统，业务是真实的，实用
* @author Administrator
*
*/
public class TransformBlacklist {
@SuppressWarnings("deprecation")
public static void main(String[] args) {
SparkConf conf = new SparkConf()
.setMaster("local[2]")
.setAppName("TransformBlacklist");
JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(5));
// 用户对我们的网站上的广告可以进行点击
// 点击之后，是不是要进行实时计费，点一下，算一次钱
// 但是，对于那些帮助某些无良商家刷广告的人，那么我们有一个黑名单
// 只要是黑名单中的用户点击的广告，我们就给过滤掉
// 先做一份模拟的黑名单RDD--->元组
List<Tuple2<String, Boolean>> blacklist = new ArrayList<Tuple2<String, Boolean>>();
blacklist.add(new Tuple2<String, Boolean>("tom", true));
final JavaPairRDD<String, Boolean> blacklistRDD = jssc.sc().parallelizePairs(blacklist);
// 这里的日志格式，就简化一下，就是date username的方式
JavaReceiverInputDStream<String> adsClickLogDStream = jssc.socketTextStream("spark1", 9999);
// 所以，要先对输入的数据，进行一下转换操作，变成，(username, date username)
// 以便于，后面对每个batch RDD，与定义好的黑名单RDD进行join操作
JavaPairDStream<String, String> userAdsClickLogDStream = adsClickLogDStream.mapToPair(
new PairFunction<String, String, String>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2<String, String> call(String adsClickLog)
throws Exception {
return new Tuple2<String, String>(
adsClickLog.split(" ")[1], adsClickLog);
}
});
// 然后，就可以执行transform操作了，将每个batch的RDD，与黑名单RDD进行join、filter、map等操作
// 实时进行黑名单过滤
JavaDStream<String> validAdsClickLogDStream = userAdsClickLogDStream.transform(
new Function<JavaPairRDD<String,String>, JavaRDD<String>>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public JavaRDD<String> call(JavaPairRDD<String, String> userAdsClickLogRDD)
throws Exception {
// 这里为什么用左外连接？
// 因为，并不是每个用户都存在于黑名单中的
// 所以，如果直接用join，那么没有存在于黑名单中的数据，会无法join到
// 就给丢弃掉了
// 所以，这里用leftOuterJoin，就是说，哪怕一个user不在黑名单RDD中，没有join到
// 也还是会被保存下来的
JavaPairRDD<String, Tuple2<String, Optional<Boolean>>> joinedRDD =
userAdsClickLogRDD.leftOuterJoin(blacklistRDD);
// 连接之后，执行filter算子
JavaPairRDD<String, Tuple2<String, Optional<Boolean>>> filteredRDD =
joinedRDD.filter(
new Function<Tuple2<String,
Tuple2<String,Optional<Boolean>>>, Boolean>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Boolean call(
Tuple2<String,
Tuple2<String, Optional<Boolean>>> tuple)
throws Exception {
// 这里的tuple，就是每个用户，对应的访问日志，和在黑名单中
// 的状态
if(tuple._2._2().isPresent() &&
tuple._2._2.get()) {
return false;
}
return true;
}
});
// 此时，filteredRDD中，就只剩下没有被黑名单过滤的用户点击了
// 进行map操作，转换成我们想要的格式
JavaRDD<String> validAdsClickLogRDD = filteredRDD.map(
new Function<Tuple2<String,Tuple2<String,Optional<Boolean>>>, String>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public String call(
Tuple2<String, Tuple2<String, Optional<Boolean>>> tuple)
throws Exception {
return tuple._2._1;
}
});
return validAdsClickLogRDD;
}
});
// 打印有效的广告点击日志
// 其实在真实企业场景中，这里后面就可以走写入kafka、ActiveMQ等这种中间件消息队列
// 然后再开发一个专门的后台服务，作为广告计费服务，执行实时的广告计费，这里就是只拿到了有效的广告点击
validAdsClickLogDStream.print();
jssc.start();
jssc.awaitTermination();
jssc.close();
}
}