Spark用户订单表连接实践

Spark 的用户订单表连接，是我用得比较多的一招。你要做多表啊、订单归属啊，这种场景下可少不了它。

内连接是最常见的一种连接方式。简单说就是“双方都有记录的才留下”，类似于两个人打招呼，谁没回你就自动忽略。用userId做主键，一对一匹配挺方便的。

我一般用Spark SQL或者DataFrame API搞定连接。先用spark.read.format("csv")把用户和订单数据读进来，设置下字段啥的，as个别名，方便后面操作。

正式连接时，记得用join函数。Scala 写法像这样：

val joinedDF = usersDF.join(ordersDF, "userId")

Python 版本就：

joinedDF = usersDF.join(ordersDF, usersDF["userId"] == ordersDF["userId"])

结果出来后可以select你想要的字段，比如users.*和订单的orderId，再show()看看，响应也快，代码也简单。

如果数据量大，建议顺手优化下，比如广播小表、调一下分区。还有就是记得提前好脏数据，不然连接的时候会出问题。

相关连接操作的资料你也可以看看：内连接原理、多表连接技巧，还有这个SQL 内连接进阶也还不错。

如果你正在搞数据项目，尤其是用户行为或电商相关的，这招真的蛮实用的。