在spark dataset中连接两个聚集表似乎以完全混洗结束

在Spark Dataset中连接两个聚集表，似乎以完全混洗结束，意味着在连接操作后，数据已经被完全混洗并重新分布到不同的节点上。

Spark Dataset是Spark中的一种高级数据结构，它提供了类型安全和面向对象的API，用于处理结构化数据。连接操作是将两个表根据某个共同的列进行关联的过程。

完全混洗（full shuffle）是指在连接操作中，需要将数据重新分区和重新分布到不同的节点上。这是因为连接操作需要将具有相同键的数据放在同一个节点上，以便进行关联操作。

连接两个聚集表的场景通常发生在需要对多个数据集进行聚合分析时。例如，假设我们有两个聚集表A和B，它们分别包含了某个指标的统计结果。我们希望将这两个表连接起来，以便进行更深入的分析或生成报表。

在Spark中，连接操作可以使用join函数来实现。具体步骤如下：

1. 加载表A和表B的数据，并将它们转换为Dataset类型。
2. 根据共同的列，使用join函数将表A和表B连接起来。可以指定不同的连接类型，如内连接、左连接、右连接等。
3. 执行连接操作后，数据将被完全混洗并重新分布到不同的节点上。
4. 可以对连接后的结果进行进一步的处理和分析，如筛选、聚合、排序等。

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