spark双流join

def fullJoin(orderInfoStream: DStream[OrderInfo], orderDetailStream: DStream[OrderDetail]) = {
        val orderIdAndOrderInfo: DStream[(String, OrderInfo)] =
            orderInfoStream.map(info => (info.id, info))
        val orderIdAndOrderDetail: DStream[(String, OrderDetail)] =
            orderDetailStream.map(info => (info.order_id, info))
        
        orderIdAndOrderInfo
            .fullOuterJoin(orderIdAndOrderDetail)
            .mapPartitions((it: Iterator[(String, (Option[OrderInfo], Option[OrderDetail]))]) => {
                // 获取redis客户端
                val client: Jedis = RedisUtil.getClient
                // 读写操作
                val result: Iterator[SaleDetail] = it.flatMap {
                    // order_info有数据, order_detail有数据
                    case (orderId, (Some(orderInfo), Some(orderDetail))) =>
                        println("Some(orderInfo)   Some(orderDetail)")
                        // 1. 把order_info信息写入到缓存(因为order_detail信息有部分信息可能迟到)
                        cacheOrderInfo(orderInfo, client)
                        // 2. 把信息join到一起(其实就是放入一个样例类中)  (缺少用户信息, 后面再专门补充)
                        val saleDetail = SaleDetail().mergeOrderInfo(orderInfo).mergeOrderDetail(orderDetail)
                        // 3. 去order_detail的缓存找数据, 进行join
                        // 3.1 先获取这个order_id对应的所有的order_detail的key
                        import scala.collection.JavaConversions._
                        val keys: List[String] = client.keys("order_detail:" + orderInfo.id + ":*").toList // 转成scala集合
                        val saleDetails: List[SaleDetail] = keys.map(key => {
                            val orderDetail: OrderDetail = JSON.parseObject(client.get(key), classOf[OrderDetail])
                            // 删除对应的key, 如果不删, 有可能造成数据重复
                            client.del(key)
                            SaleDetail().mergeOrderInfo(orderInfo).mergeOrderDetail(orderDetail)
                        })
                        saleDetail :: saleDetails
                    case (orderId, (Some(orderInfo), None)) =>
                        println("Some(orderInfo), None")
                        // 1. 把order_info信息写入到缓存(因为order_detail信息有部分信息可能迟到)
                        cacheOrderInfo(orderInfo, client)
                        // 3. 去order_detail的缓存找数据, 进行join
                        // 3.1 先获取这个order_id对应的所有的order_detail的key
                        import scala.collection.JavaConversions._
                        val keys: List[String] = client.keys("order_detail:" + orderInfo.id + ":*").toList // 转成scala集合
                        val saleDetails: List[SaleDetail] = keys.map(key => {
                            val orderDetail: OrderDetail = JSON.parseObject(client.get(key), classOf[OrderDetail])
                            // 删除对应的key, 如果不删, 有可能造成数据重复
                            client.del(key)
                            SaleDetail().mergeOrderInfo(orderInfo).mergeOrderDetail(orderDetail)
                        })
                        saleDetails
                    case (orderId, (None, Some(orderDetail))) =>
                        println("None, Some(orderDetail)")
                        // 1. 去order_info的缓存中查找
                        val orderInfoJson = client.get("order_info:" + orderDetail.order_id)
                        if (orderInfoJson == null) {
                            // 3. 如果不存在, 则order_detail缓存
                            cacheOrderDetail(orderDetail, client)
                            Nil
                        } else {
                            // 2. 如果存在, 则join
                            val orderInfo = JSON.parseObject(orderInfoJson, classOf[OrderInfo])
                            SaleDetail().mergeOrderInfo(orderInfo).mergeOrderDetail(orderDetail) :: Nil
                        }
                }
                
                // 关闭redis客户端
                client.close()
                
                result
            })
        
    }