关于structured streaming, spark社区已经有很多文章介绍，个人认为其中最大的特点是将流视作没有边界的大表，从而能够使用sql来操作这张表，其中包括使用sql join（截止Spark2.1.1，目前只支持streaming和静态表之间的join，还不支持多条流之间的join ‘期待社区大招 ’)。 消息队列 Kafka

Spark的Dataset操作(五)-多表操作 join
不说废话了，直接上代码。
先看两个源数据表的定义：
scala> val df1 = spark.createDataset(Seq(("aaa", 1, 2), ("bbb", 3, 4), ("ccc", 3, 5), ("bbb", 4, 6)) ).toDF("key1","key2","key3") df1: org.apache.spark.sql.DataFrame = [key1: string, key2: int ... 1 more field] scala> val df2 = spark.cre...