leftOuterJoin和rightOuterJoin

leftOuterJoin 和 rightOuterJoin 是 Spark 中两种常用的连接操作，它们分别表示左外连接和右外连接。

leftOuterJoin 操作会将左侧的 RDD 中的每个键都保留下来，并将右侧的 RDD 中与之对应的键的值与之连接。如果右侧的 RDD 中不存在与某个键对应的键值对，那么在连接结果中就会出现该键在右侧 RDD 中对应值为 None 的项。

rightOuterJoin 操作与 leftOuterJoin 相反，它会将右侧的 RDD 中的每个键都保留下来，并将左侧的 RDD 中与之对应的键的值与之连接。如果左侧的 RDD 中不存在与某个键对应的键值对，那么在连接结果中就会出现该键在左侧 RDD 中对应值为 None 的项。

举个例子，假设有两个 RDD：

val rdd1 = sc.parallelize(Seq(("a", 1), ("b", 2), ("c", 3)))
val rdd2 = sc.parallelize(Seq(("b", 4), ("c", 5), ("d", 6)))

对这两个 RDD 进行 leftOuterJoin 操作：

val joinResult = rdd1.leftOuterJoin(rdd2)

得到的连接结果为：

(a, (1, None)), (b, (2, Some(4))), (c, (3, Some(5)))

可以看到，rdd1 中的每个键都保留下来了，并将 rdd2 中与之对应的键的值与之连接。由于 rdd2 中不存在与键为 a 对应的键值对，因此在连接结果中出现了 (a, (1, None)) 这一项。

对这两个 RDD 进行 rightOuterJoin 操作：

val joinResult = rdd1.rightOuterJoin(rdd2)

得到的连接结果为：

(b, (Some(2), 4)), (c, (Some(3), 5)), (d, (None, 6))

可以看到，rdd2 中的每个键都保留下来了，并将 rdd1 中与之对应的键的值与之连接。由于 rdd1 中不存在与键为 d 对应的键值对，因此在连接结果中出现了 (d, (None, 6)) 这一项。