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 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, "Ma...
•INNER JOIN•CROSS JOIN•LEFT OUTER JOIN•RIGHT OUTER JOIN•FULL OUTER JOIN•LEFT SEMI JOIN•LEFT ANTI JOIN 在实现上,这七种 Join 对应的实现类分别如下: object JoinType { def apply(typ: String): JoinType = typ.toLowerCase(Locale.ROOT).replace("_", "") match { case "inner"...
inner joinleft outer joinright outer joinfull outer joinleft semi joinleft anti join 下面分别阐述...
一、 数据准备二、连接类型2.1 INNER JOIN2.2 FULL OUTER JOIN 2.3 LEFT OUTER JOIN2.4 RIGHT OUTER JOIN2.5 LEFT SEMI JOIN2.6 LEFT ANTI JOIN2.7 CROSS JOIN2.8 NATURAL JOIN三、连接的执行 一、 数据准备 本文主要介绍 Spark SQL 的多表连接，需要预先准备测试数据。分别创建员工和部门的 Datafame...
Left Semi Join: 左半连接; Left Anti Join: 左反连接; Natural Join:自然连接; Cross (or Cartesian) Join: 交叉 (或笛卡尔) 连接。 其中内,外连接,笛卡尔积均与普通关系型数据库中的相同,如下图所示: 这里解释一下左半连接和左反连接,这两个连接等价于关系型数据库中的IN和NOT IN字句: ...
Spark支持Inner、full outer、left join、right join 、leftsemi、leftanti、cross这几种Join方式,具体每种Join得到的结果是啥,这里就不一一解释了,可见"参考一"中的内容...本人一般常用的也就是Inner 、outer、 left join 和 leftsemi使用的多一点,其他几个暂时用的还不多。
Left anti joins (keep the rows in the left, and only the left,dataset where they do not appear in the right dataset) Natural joins (perform a join by implicitly matching the columnsbetween the two datasets with the same names) Cross (or Cartesian) joins (match every row in the left dat...
目前Apache Spark 3.0 版本中,一共支持以下七种 Join 类型: •INNER JOIN•CROSS JOIN•LEFT OUTER JOIN•RIGHT OUTER JOIN•FULL OUTER JOIN•LEFT SEMI JOIN•LEFT ANTI JOIN在实现上,这七种 Join 对应的实现类分别如下: objectJoinType{defapply(typ:String):JoinType=typ.toLowerCase(Locale.ROOT...
Left anti joins (左边数据集未出现在右边的所有的值) Natural joins (左右两边通过隐式匹配具有相同name的连接) Cross (or Cartesian) joins (对左右两边具有相同的row进行匹配连接) 这一章基本就是SQL join差不多 下面是这章所需示例数据集的创建Person, graduateProgram, sparkStatus 三个DF: ...