Ответ 1
Это oneRDD.cartesian(anotherRDD).
Как реализовать "Cross Join" в Spark?
Мы планируем перенести код Apache Pig на новую платформу Spark.
Pig имеет концепцию "Bag/Tuple/Field" и ведет себя аналогично реляционной базе данных. Pig обеспечивает поддержку соединений CROSS/INNER/OUTER.
Для CROSS JOIN мы можем использовать alias = CROSS alias, alias [, alias...] [PARTITION BY parter] [PARALLEL n];
Но когда мы переходим на платформу Spark, я не мог найти аналога в Spark API. У вас есть идеи?
Ответы
Ответ 2
Вот рекомендуемая версия для наборов данных Spark 2.x и фреймов данных:
scala> val ds1 = spark.range(10)
ds1: org.apache.spark.sql.Dataset[Long] = [id: bigint]
scala> ds1.cache.count
res1: Long = 10
scala> val ds2 = spark.range(10)
ds2: org.apache.spark.sql.Dataset[Long] = [id: bigint]
scala> ds2.cache.count
res2: Long = 10
scala> val crossDS1DS2 = ds1.crossJoin(ds2)
crossDS1DS2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint, id: bigint]
scala> crossDS1DS2.count
res3: Long = 100
В качестве альтернативы можно использовать традиционный синтаксис JOIN без условия соединения. Используйте этот параметр конфигурации, чтобы избежать следующей ошибки.
spark.conf.set("spark.sql.crossJoin.enabled", true)
Ошибка, когда эта конфигурация опущена (в частности, используется синтаксис "соединения"):
scala> val crossDS1DS2 = ds1.join(ds2)
crossDS1DS2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint, id: bigint]
scala> crossDS1DS2.count
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Detected cartesian product for INNER join between logical plans
...
Join condition is missing or trivial.
Use the CROSS JOIN syntax to allow cartesian products between these relations.;