在 Spark 中,DataFrame 提供了多种 Join 类型,包括内连接、外连接、左连接、右连接等。 常见的 Join 类型 内连接(Inner Join): 仅返回在两个 DataFrame 中都有的记录。 左外连接(Left Outer Join): 返回左侧 DataFrame 的所有记录,如果右侧 DataFrame 中没有对应的记录,则返回 NULL。 右外连接(Right Outer J...
DataFrame1DataFrame2Inner JoinLeft JoinRight JoinFull Outer JoinCross Join开始选择要连接的DataFrame选择DataFrame1选择DataFrame2确定连接类型执行 Inner Join 操作执行 Left Join 操作执行 Right Join 操作执行 Full Outer Join 操作执行 Cross Join 操作输出结果结束 DataFrame Join 示例 接下来,我们将通过示例代码来...
Spark DataFrame中join与SQL很像,都有inner join, left join, right join, full join; 回到导航 spark join 看其原型 def join(right : DataFrame, usingColumns : Seq[String], joinType : String) : DataFrame def join(right : DataFrame, joinExprs : Column, joinType : String) : DataFrame joinType...
deptDF = spark.createDataFrame(data=dept, schema = deptColumns) deptDF.printSchema() deptDF.show(truncate=False) 运行结果: Emp Dataset +---+---+---+---+---+---+---+ |emp_id|name |superior_emp_id|year_joined|emp_dept_id|gender|salary| +---+---+---+---+---+---+-...
df1.join(df2, "join_field") 其中,df1和df2是要连接的两个DataFrame,"join_field"是连接字段。 Join操作的分类: Inner Join:返回两个DataFrame中连接字段匹配的行。 Left Outer Join:返回左侧DataFrame中所有行和右侧DataFrame中连接字段匹配的行。 Right Outer Join:返回右侧DataFrame中所有行和左侧DataFrame中连接...
内连接(Inner Join):只返回两个 DataFrame 中满足连接条件的行。 左外连接(Left Outer Join):返回左边的 DataFrame 中的所有行,以及右边 DataFrame 中满足连接条件的行。 右外连接(Right Outer Join):返回右边的 DataFrame 中的所有行,以及左边 DataFrame 中满足连接条件的行。 全外连接(Full Outer Join):...
Join(DataFrame, String) 使用指定的資料行與另一個DataFrame內部等價聯結。 Join(DataFrame, Column, String) 使用指定的聯結運算式,與另一個DataFrame聯結。 C# publicMicrosoft.Spark.Sql.DataFrameJoin(Microsoft.Spark.Sql.DataFrame right, Microsoft.Spark.Sql.Column joinExpr,stringjoinType ="inner"); ...
首先用户要能够使用新的join type,那么SparkSQL或DataFrame的接口就要能够支持这种类型,这里以“customjoin”为例,在JoinType子类中增加CustomJoinType的实现,然后SparkSQL中解析到SQL的join type字符串时可以允许使用“customjoin“类型。 在Spark源码中,还有一些语法检查类和优化器类都会检查内部支持的join type,因此在An...
INNER JOIN 在Spark 中,如果没有指定任何 Join 类型,那么默认就是 INNER JOIN。INNER JOIN 只会返回满足 Join 条件( join condition)的数据,这个大家用的应该比较多,具体如下: scala>val df=customer.join(order,"customerId")df:org.apache.spark.sql.DataFrame=[customerId:int,name:string...2more fields]...
在阐述Join实现之前,我们首先简单介绍SparkSQL的总体流程,一般地,我们有两种方式使用SparkSQL,一种是直接写sql语句,这个需要有元数据库支持,例如Hive等,另一种是通过Dataset/DataFrame编写Spark应用程序。如下图所示,sql语句被语法解析(SQL AST)成查询计划,或者我们通过Dataset/DataFrame提供的APIs组织成查询计划,查询计划...