spark 两张大表做关联

你可以使用 Spark 的 DataFrame API 或者 Spark SQL 来对两张大表进行关联操作。下面是一些示例代码：

使用 DataFrame API：

val df1 = spark.read.format("csv").load("path/to/table1.csv")
val df2 = spark.read.format("csv").load("path/to/table2.csv")

val joinedDF = df1.join(df2, Seq("commonColumn"))

joinedDF.show()

使用 Spark SQL：

val table1 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/table1.csv")
val table2 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/table2.csv")

table1.createOrReplaceTempView("table1")
table2.createOrReplaceTempView("table2")
val joinedTable = spark.sql("""
  SELECT *
  FROM table1
  JOIN table2 ON table1.commonColumn = table2.commonColumn
""")

joinedTable.show()

在这些示例中，你需要将 `path/to/table1.csv` 和 `path/to/table2.csv` 替换为实际的表格文件路径。关联操作是通过在两个表格之间的共同列（`commonColumn`）上进行连接实现的。

请注意，这只是一个简单的示例，实际操作可能需要根据你的数据结构和需求进行适当的调整。