Inner Joins # in PythonjoinExpression=person["graduate_program"]==graduateProgram['id']# in PythonwrongJoinExpression=person["name"]==graduateProgram["school"]# default so no need to specifyperson.join(graduateProgram,joinExpression).show()>>>+---+---+---+---+---+---+---+---|id...
这里先扫一个表,然后再扫一个表,接着判断过滤条件,从这里能够看出来扫完表之后过滤条件就出现在这里。 下面的inner join的过滤条件一个写在where下面,一个写在on里面 首先我们查看on的逻辑计划 先扫描一遍,然后join,接下来查看解析后的逻辑计划 然后从Analyzed Logical Plan到Optimized Logical Plan就需要经过一次RBO...
如果用图来表示的话, INNER JOIN 可以如下表示: 上图粉色部分就是 INNER JOIN 的结果。 CROSS JOIN 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 Df1 = sparkSQL.sql("select name,concat_ws(',',collect_set(content)) as contents from test group by name"); Df1.show(false); 1. 2. 3. 结果如下: 二、将contents列的内容根据逗号分隔成三列: val Df2 = Df1.withColumn("splitcol",split(col("contents"), ",")).select( col("spl...
上图粉色部分就是 INNER JOIN 的结果。 CROSS JOIN 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: ...
8.3. Innerjoin 内部连接计算两个DataFrame或表中的key,并且只包含(并连接在一起)计算为true的行。在下面的例子中,我们将graduateProgram DataFrame与person DataFrame连接起来,创建一个新的DataFrame: // in ScalavaljoinExpression = person.col("graduate_program") === graduateProgram.col("id") ...
streamingDf.join(staticDf,"type")#inner equi-join with a static DFstreamingDf.join(staticDf,"type","left_outer")#left outer join with a static DF 注意: 流静态连接不是有状态的,因此不需要状态管理。 2,流-流连接 在Spark 2.3 中,我们增加了对流-流join的支持,即你可以连接两个流式 Datasets/...
4)连接类型可以是内连接(INNER JOIN)、交叉连接(CROSS JOIN)、左外连接(LEFT OUTER JOIN)和右外连接(RIGHT OUTER JOIN)。 3 方案设计 Project Design 我们对原始方案进行了升级和重写,主要包含以下几个步骤: 1)基于Build表创建一个Range Index数据;
Adaptive Query Execution(AQE)是Spark 3带来的一个重要特性,简而言之就是允许SQL边执行边优化。就拿Join作为例子来说,等值的Inner Join,大表对大表做Sort Merge Join,大表对小表做Broadcast Join,但大小表的判断发生在SQL编译优化阶段,也就是在SQL执行之前。
+- Join Inner, (deptNo#5 = deptNo#7) :- Aggregate [deptNo#5], [avg(cast(salary#6 as double)) AS salary#20, deptNo#5] : +- Project [deptNo#5, salary#6] : +- Filter isnotnull(deptNo#5) : +- Relation[empNo#2,empName#3,mgr#4,deptNo#5,salary#6] TestAggregatePushdownPlan2Sc...