merge join cartesian

Merge join是一种关系型数据库中的一种连接操作，它通过将两个表按照一个或多个共同的列进行排序，然后将它们合并起来。而Cartesian join则是一种连接操作，它将两个表中的每一行都与另一个表中的每一行进行匹配，从而产生一个笛卡尔积。两者的区别在于，Merge join是基于共同列进行连接，而Cartesian join则是将两个表中的所有行进行匹配。

相关问题

df.merge(how)

`df.merge()`是Pandas库中的一个函数，用于将两个DataFrame对象按照某些共同的列进行合并操作。参数`how`决定了合并的方式，它有以下几个常见的值：

1. **inner** (默认): 进行内连接，只保留两个DataFrame中都存在的匹配行。结果会是一个新的DataFrame，包含两表中共有的记录。

2. **left**: 左连接（Left Join），返回左DataFrame的所有行以及右DataFrame与之匹配的行。如果右表中没有匹配，则对应列会被填充NaN。

3. **right**: 右连接（Right Join），类似于左连接，但返回的是右DataFrame的所有行及左连接的匹配项。

4. **outer**: 全外连接（Full Outer Join），返回两个DataFrame的所有行，对于不存在的匹配行会在新DataFrame中补全NaN。

5. **cross**: 拆分连接（Cross Join），也称为Cartesian Product，返回两个DataFrame所有可能的组合，结果通常包含笛卡尔积的大小。

使用`merge()`时，你需要指定两个DataFrame的名称（通常是通过列名引用）作为第一个和第二个参数，并通过`on`或`key`参数指定合并的关键列。例如：

merged_df = pd.merge(df1, df2, how='inner', on='common_column')

spark join

Spark提供了多种Join执行策略来实现Join操作。其中包括Shuffle Hash Join、Broadcast Hash Join、Sort Merge Join、Cartesian Join和Broadcast Nested Loop Join。\[1\]\[2\]

在Spark中，执行Join操作时，会根据一定的规则选择合适的Join执行策略。如果没有指定Join提示（join hints），则会按照以下规则进行选择：

1. 如果Join类型可使用Broadcast Hash Join，并且其中一张表的大小小于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold的值（默认为10MB），则会选择Broadcast Hash Join。
2. 如果spark.sql.join.preferSortMergeJoin的值为false，并且其中一张表的大小小到可以构建为Hash Map，则会选择Shuffle Hash Join。
3. 如果Join的列可以进行排序，则会选择Sort Merge Join。
4. 如果是内连接，则会选择Cartesian Join。
5. 如果可能发生OOM（内存溢出）或者没有其他可选择的执行策略，则会选择Broadcast Nested Loop Join。

这些策略的选择是根据表的大小、是否可广播、是否可排序以及是否发生OOM等因素来决定的。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Spark中Join实现原理](https://blog.csdn.net/jinjiating/article/details/127973403)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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