左连接(Left Join):左连接是指返回左侧数据表中的所有记录,以及与右侧数据表中连接列值相等的记录。如果右侧数据表中没有匹配的记录,则返回空值。左连接可以通过join方法实现,例如: 代码语言:txt 复制 val result = table1.join(table2, table1("column") === table2("column"), "left") 腾讯云相关产品推...
这时可以在select中加入dataframe的引用,指出该列是从哪个dataframe中得到的。 具体如下: var data1 = data_raw.join(originData, data_raw("uid")===originData("userID") && data_raw("docid")===originData("docID"), "left_outer"). select(data_raw("uid"),data_raw("docid"),data_raw("sc...
灵活性:Spark 提供了多种合并方式,如内连接(Inner Join)、外连接(Outer Join)、左连接(Left Join)、右连接(Right Join)等,可以根据具体需求选择合适的合并方式。 易用性:Scala 语言的语法简洁明了,结合 Spark 的 API,使得数据合并操作变得非常方便。 类型 内连接(Inner Join):只保留两个数据集中匹配的记录。
普通的join操作是内连接,即只有在两个pair RDD中都存在的key才输出 leftOuterJoin()和rightOuterJoin()都会根据key连接两个RDD,但允许结果中存在其中一个pair RDD所缺失的key, left___即保留第一个RDD,right___即保留第二个RDD. 19.数据排序 sortByKey()接收一个叫ascending的参数,表示我们是否想要让结果按升...
//leftOuterJoin 对两个RDD进行连接操作,确保第二个RDD的键必须存在(左外连接) rdd.rightOuterJoin(others) //{(1,(2,None)),(3,(4,Some(9),(3,(6,Some(9)))} //cogroup 将两个RDD中拥有相同的键的数据分组到一起 rdd.cogroup(others) //{(1,([2],[])),(3,([4,6],[9]))} ...
(info2); data1.leftOuterJoin(data2).where(0).equalTo(0).with(new JoinFunction<Tuple2<Integer,String>, Tuple2<Integer,String>, Tuple3<Integer,String,String>>(){ @Override public Tuple3<Integer, String, String> join(Tuple2<Integer, String> first, Tuple2<Integer, String> second) throws...
posts LEFT OUTER JOIN clicks ON posts.id = clicks.post_id WHERE posts.author_id = '269286af-3be5-4dad-8b17-96704742b9a5' AND posts.timestamp > current_timestamp - '2 week'::interval GROUP BY posts.id 我试过这个: for { post <- Posts ...
left outer join ULCTaskInfo as t on t.guidRecordPortID = p.guidID and t.enumRunStatus = 2 where d.enumType = 3 order by d.guidID; HibernateCallback中,使用Session创建SQLQuery对象: StringBuffer b = new StringBuffer(); //... 省略SQL拼接代码 ...
rdd.leftOuterJoin(other):对两个RDD进行连接操作,确保第一个RDD的键必须存在(左外连接) scala> val result = rdd.leftOuterJoin(other) result: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, (Int, Option[Int]))] = MapPartitionsRDD[18] at leftOuterJoin at <console>:31 ...
val edge_rdd = inverse_edge.leftOuterJoin(edge_rdd).map(row => (row._2._1, if (row._2._2.isDefined) row._2._2.get else row._1)) } 通过以上3个步骤的处理,可以看到原始数据集被划分成了2个不相交集,根节点分别为P1和P4。