leftOuterJoin

クラス: matlab.compiler.mlspark.RDD
名前空間: matlab.compiler.mlspark

左外部連結の実行

構文

result = leftOuterJoin(obj1,obj2,numPartitions)


説明

result = leftOuterJoin(obj1,obj2,numPartitions) は、obj1 と obj2 の左外部連結を実行します。numPartitions は、結果の RDD 内に作成する分割数を指定します。

入力引数

obj1 — 連結する 1 番目の入力 RDD

RDD オブジェクト

連結する入力 RDD。RDD オブジェクトとして指定します。RDD はキーと値のペアの RDD でなければなりません。

obj2 — 連結する 2 番目の入力 RDD

RDD オブジェクト

連結する入力 RDD。RDD オブジェクトとして指定します。RDD はキーと値のペアの RDD でなければなりません。

numPartitions — 作成するパーティションの数

スカラー値

作成するパーティションの数。スカラー値として指定します。

データ型: double

出力引数

result — 2 つの入力 RDD でキーが一致するすべての要素のペアを含む RDD

RDD オブジェクト

2 つの入力 RDD でキーが一致するすべての要素のペアを含む、パイプライン化された RDD。RDD オブジェクトとして返されます。

例

左外部連結の実行

%% Connect to Spark
sparkProp = containers.Map({'spark.executor.cores'}, {'1'});
conf = matlab.compiler.mlspark.SparkConf('AppName','myApp', ...
                        'Master','local[1]','SparkProperties',sparkProp);
sc = matlab.compiler.mlspark.SparkContext(conf);

%% leftOuterJoin
x = sc.parallelize({ {'a',1}, {'b', 4} });
y = sc.parallelize({ {'a',2} });
z = x.leftOuterJoin(y);
viewRes = z.collect()

バージョン履歴

R2016b で導入

参考

fullOuterJoin | join | rightOuterJoin | collect | parallelize