PySpark连接两个RDD会导致一个空RDD

的原因是两个RDD之间没有共享的键值对。在PySpark中，连接操作是通过键值对进行的，如果两个RDD之间没有共同的键值对，连接操作将返回一个空的RDD。

连接操作在数据处理和分析中非常常见，它可以将两个RDD基于键值对进行合并，从而实现数据的关联和整合。连接操作有多种类型，包括内连接、外连接和交叉连接等。

内连接（inner join）是连接操作中最常用的一种类型，它只返回两个RDD中键值对完全匹配的记录。具体而言，内连接会将两个RDD中具有相同键的键值对进行合并，并生成一个新的RDD。内连接可以用于数据的关联查询、数据过滤和数据整合等场景。

外连接（outer join）是连接操作中的另一种类型，它返回两个RDD中所有的键值对，如果某个RDD中的键值对在另一个RDD中没有匹配的记录，将用空值进行填充。外连接可以分为左外连接、右外连接和全外连接三种类型，具体的选择取决于需要保留哪些RDD中的记录。

交叉连接（cross join）是连接操作中的一种特殊类型，它将两个RDD中的所有记录进行组合，生成一个新的RDD。交叉连接会导致数据量的急剧增加，因此在实际应用中需要谨慎使用。

在PySpark中，可以使用join()方法来进行连接操作。例如，对于两个RDD rdd1 和 rdd2，可以使用以下代码进行内连接操作：

joined_rdd = rdd1.join(rdd2)

对于外连接和交叉连接，可以使用leftOuterJoin()、rightOuterJoin()和cartesian()等方法来实现。

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