crossJoin笛卡尔积

crossJoin笛卡尔积

在Spark中，`crossJoin`方法用于执行两个数据集之间的笛卡尔积操作。具体来说，如果有两个数据集（DataFrame或Dataset），调用`crossJoin`方法将会生成一个新的数据集，其中包含两个原始数据集中所有可能的配对。

例如，假设有两个数据集A和B，分别包含以下内容：

 数据集A：(a1, a2)

 数据集B：(b1, b2)

调用`A.crossJoin(B)`将会生成一个新的数据集，其中包含所有可能的组合：

 (a1, a2, b1, b2)

 (a1, a2, b1, b2)

这意味着新的数据集中的行数等于A的行数乘以B的行数，即A的大小乘以B的大小。

注意事项：

 `crossJoin`操作是一种非常昂贵的操作，因为它会生成一个非常大的数据集。在使用时需要特别小心，确保数据集不会变得过于庞大，从而影响性能。

 通常情况下，只有在确实需要获取两个数据集的所有可能组合时才应使用`crossJoin`方法。