在Spark 1.6.0中,左反连接(Left Anti Join)是一种基于关系型数据库的连接操作,用于从左侧数据集中排除那些在右侧数据集中存在的记录。它返回的结果是左侧数据集中那些在右侧数据集中没有匹配项的记录。 左反连接可以通过Spark的DataFrame API或SQL语句来实现。在DataFrame API中,可以使用join函数,并指定"leftanti"作...
LEFT ANTI JOIN 是一种基于关系型数据库的连接操作,它返回左侧数据集中那些在右侧数据集中没有匹配项的记录。换句话说,它用于从左侧数据集中筛选出那些在右侧数据集中不存在的记录。 2. 给出LEFT ANTI JOIN在Spark SQL中的语法 在Spark SQL中,您可以使用 join 函数并指定 "leftanti" 作为连接类型来执行 LEFT ...
spark dataframe 遍历 spark dataframe join Spark DataFrame支持所有基本SQL Join类型的操作,如INNER,RIGHT OUTER,LEFT ANTI,LEFT SEMI,CROSS,SELFJOIN. Spark SQL Join操作是宽转换操作,结果数据会重组在网络中,因此当不仔细设计时,会有非常大的性能问题. 另外一方面,Spark SQL Join操作默认带更多优化(多亏DataFrame ...
这种类型的 Join 也称为笛卡儿积(Cartesian Product),Join 左表的每行数据都会跟右表的每行数据进行 Join,产生的结果行数为 m*n,所以在生产环境下尽量不要用这种 Join。下面是 CROSS JOIN 的使用例子: scala> val df = customer.crossJoin(order) df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [customerId: int,...
val leftantiDF: DataFrame = students.join(classes, students("class") === classes("class_name"), "leftanti") 结果如下,只有2班的小明了: +---+---+---+---+---+| id|name|age|gender|class|+---+---+---+---+---+| 1|小明| 28| 男| 二班|+---+---+---+---+---+...
如今Spark SQL(Dataset/DataFrame)已经成为Spark应用程序开发的主流，作为开发者，我们有必要了解Join在...
Left anti joins(keep the rows in the left, and only the left, dataset where they do not appear in the right dataset) 只保留在右边的记录里出现的左边records(可以用来做过滤) 下面造个数据集来看看这些join的例子 person=spark.createDataFrame([(0,"Bill Chambers",0,[100]),(1,"Matei Zaharia"...
一、DataFrame对象的生成 val ss = SparkSession.builder() .appName("ta") .master("local[4]") .config("spark.mongodb.input.uri","mongodb://username:password@192.168.1.3:27017/log.") .config("spark.mongodb.output.uri","mongodb://username:password@192.168.1.3:27017/log") ...
Dataset与DataFrame的区别是DataFrame的一行记录中没有指定特定的数据类型,而 Dataset 的一行中的数据都是明确类型的。import org.apache.spark.sql.Encoders // 指定类型为Encoders.STRING val dataSet = spark.createDataset(Array( "李明,20,15552211521", "王红,19,13287994007", "刘三,21,15552211523" ))(...
8.5. LeftOuter Joins 左外连接计算两个DataFrame或表中的键值,并包含来自左DataFrame的所有行以及右DataFrame中与左DataFrame匹配的任何行。如果在右边的DataFrame中没有对应的行,Spark将插入null: joinType="left_outer" graduateProgram.join(person, joinExpression, joinType).show()-- in SQLSELECT*FROMgraduatePr...