学习spark任何的知识点之前，先对spark要有一个正确的理解，可以参考：正确理解spark

成都创新互联公司-专业网站定制、快速模板网站建设、高性价比江门网站开发、企业建站全套包干低至880元,成熟完善的模板库,直接使用。一站式江门网站制作公司更省心,省钱,快速模板网站建设找我们，业务覆盖江门地区。费用合理售后完善，十余年实体公司更值得信赖。

本文对join相关的api做了一个解释

SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("appName").setMaster("local");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

JavaPairRDD javaPairRDD =
        sc.parallelizePairs(Arrays.asList(new Tuple2<>(1, 2),
                new Tuple2<>(3, 4), new Tuple2<>(3, 6), new Tuple2<>(5, 6)));
JavaPairRDD otherJavaPairRDD =
        sc.parallelizePairs(Arrays.asList(new Tuple2<>(3, 9),
                new Tuple2<>(4, 5)));
//结果： [(4,([],[5])), (1,([2],[])), (3,([4, 6],[9])), (5,([6],[]))]
System.out.println(javaPairRDD.cogroup(otherJavaPairRDD).collect());

//结果： [(4,([],[5])), (1,([2],[])), (3,([4, 6],[9])), (5,([6],[]))]
// groupWith和cogroup效果是一模一样的
System.out.println(javaPairRDD.groupWith(otherJavaPairRDD).collect());

//结果： [(3,(4,9)), (3,(6,9))]
//基于cogroup实现的，就是取cogroup结果中相同key在两个RDD都有value的数据
System.out.println(javaPairRDD.join(otherJavaPairRDD).collect());

//结果： [(1,(2,Optional.empty)), (3,(4,Optional[9])), (3,(6,Optional[9])), (5,(6,Optional.empty))]
//基于cogroup实现的，结果需要出现的key以左边的RDD为准
System.out.println(javaPairRDD.leftOuterJoin(otherJavaPairRDD).collect());

//结果： [(4,(Optional.empty,5)), (3,(Optional[4],9)), (3,(Optional[6],9))]
//基于cogroup实现的，结果需要出现的key以右边的RDD为准
System.out.println(javaPairRDD.rightOuterJoin(otherJavaPairRDD).collect());

//结果： [(4,(Optional.empty,Optional[5])), (1,(Optional[2],Optional.empty)), (3,(Optional[4],Optional[9])), (3,(Optional[6],Optional[9])), (5,(Optional[6],Optional.empty))]
//基于cogroup实现的，结果需要出现的key是两个RDD中所有的key
System.out.println(javaPairRDD.fullOuterJoin(otherJavaPairRDD).collect());

从上可以看出，最基本的操作是cogroup这个操作，下面是cougroup的原理图：

如果想对cogroup原理更彻底的理解，可以参考：spark core RDD api原理详解

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

当前标题：spark2.x由浅入深深到底系列六之RDDjavaapi详解四-创新互联
文章起源：http://azwzsj.com/article/pidgi.html