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在本节课中，我们学习了Spark RDD的union()算子，它能够将两个数据类型一致的RDD合并为一个新的RDD，主要用于整合不同数据源。通过案例演示，我们成功将两个简单的数字RDD合并，直观地看到合并结果是按原顺序纵向拼接，不会自动去重。在课堂练习中，进一步将两个二元组形式的成绩表RDD合并，展示了union()在处理实际数据时的应用，合并后的RDD完整地包含了两个原始RDD的所有元素。通过这些实践，我们掌握了union()算子的使用方法和特点，能够灵活地将不同来源的数据进行整合，为后续的数据分析和处理提供了便利。