在SparkSQL中,我们可以使用full join操作来实现两个数据集的全连接。Full join会保留左右两个数据集中的所有记录,并将符合连接条件的记录进行匹配。这种操作常用于需要同时保留两个数据集所有数据的情况。 Full Join的语法 在SparkSQL中,可以使用以下语法进行full join操作: SELECT*FROMtable1FULLJOINtable2ONtable1.co...
用户可以在Spark SQL中创建分区表和非分区表。要创建分区表,需要使用partitioned by语句指定分区列来创建分区表。当没有使用create table命令进行分区的by语句时,table被认为是一个未分区的表。 内部表和外部表 一般情况下,Spark SQL支持两种表,即内部表和外部表。如果使用location语句指定一个位置,或者使用create ext...
spark sql中的几种数据库join 一、连接类型: Inner Join : 内连接; Full Outer Join : 全外连接; Left Outer Join : 左外连接; Right Outer Join : 右外连接; 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...
// 1.定义连接表达式val joinExpression = empDF.col("deptno") === deptDF.col("deptno")// 2.连接查询 empDF.join(deptDF,joinExpression).select("ename","dname").show()// 等价 SQL 如下：spark.sql("SELECT ename,dname FROM emp JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()2.2 FULL...
讲述spark连接相关的三个方法join，left-outer-join，right-outer-join，在这之前，我们用hiveSQL先跑出...
// 2.连接查询empDF.join(deptDF,joinExpression).select("ename","dname").show() // 等价 SQL 如下: spark.sql("SELECT ename,dname FROM emp JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show() 2.2 FULL OUTER JOIN empDF.join(deptDF,joinExpression,"outer").show()spark.sql("SELECT * FROM ...
SPARK SQL join实现 一、SPARK SQL的执行流程 二、spark支持的join包括:inner join,left outer join,right outer join,full outer join,left semi join,left anti join spark的join是将两张表抽象为遍历表和查找 spark提供三种形式的join: 1)Broadcast hash join:即将小表数据广播到executor,其实就是利用collect...
show() // 等价 SQL 如下: spark.sql("SELECT ename,dname FROM emp JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show() 2.2 FULL OUTER JOIN empDF.join(deptDF, joinExpression, "outer").show() spark.sql("SELECT * FROM emp FULL OUTER JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show() ...
本文来介绍 SparkSQL 中的一些常用操作符合语法。 2. 常用操作符 3. AS-新增列/更改字段名 示例: 新增type 列,值为测试。SQL 语句为:select `name` ,'测试' AS type from ab 新增biaoji 列,数学成绩大于 90 标记为 1,否则标记为 0。SQL 语句为:select `math` ,if(`math` >90,1,0) AS biaoji ...
join的开关，spark.sql.join.preferSortMergeJoin=false每个分区的平均大小不超过spark.sql.autoBroadcast...