sparksql on和where区别
时间: 2023-05-17 12:02:30 浏览: 72
在SparkSQL中,on和where都是用于过滤数据的关键字,但它们的使用场景略有不同。
on是用于连接两个表的关键字,它指定了两个表之间的连接条件。例如,如果我们有两个表A和B,它们都有一个共同的列id,我们可以使用以下语句将它们连接起来:
SELECT *
FROM A
JOIN B
ON A.id = B.id
在这个例子中,on指定了连接条件A.id = B.id。
where则是用于过滤数据的关键字,它指定了一个条件,只有满足这个条件的数据才会被查询出来。例如,我们可以使用以下语句查询表A中id大于10的数据:
SELECT *
FROM A
WHERE id > 10
在这个例子中,where指定了过滤条件id > 10。
总的来说,on用于连接两个表,where用于过滤数据。
相关问题
sparksql on和where两者过滤数据的区别
SparkSQL中,on和where都可以用来过滤数据,但它们的作用不同。on是在连接两个表时使用的过滤条件,它指定了连接两个表时使用的列,而where是在查询结果集时使用的过滤条件,它指定了查询结果集中需要满足的条件。因此,on过滤的是连接后的结果集,而where过滤的是连接后的结果集中的数据。
sparksql语法
Spark SQL 是 Apache Spark 提供的用于处理结构化数据的模块,它支持类似于 SQL 的查询语法。下面是 Spark SQL 的一些常见语法:
1. 创建表格:
```
CREATE TABLE table_name
(column1 data_type, column2 data_type, ...);
```
2. 插入数据:
```
INSERT INTO table_name
VALUES (value1, value2, ...);
```
3. 查询数据:
```
SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition;
```
4. 更新数据:
```
UPDATE table_name
SET column1 = value1, column2 = value2, ...
WHERE condition;
```
5. 删除数据:
```
DELETE FROM table_name
WHERE condition;
```
6. 聚合函数:
```
SELECT aggregation_function(column)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column;
```
7. 连接表格:
```
SELECT column(s)
FROM table1
INNER JOIN table2
ON table1.column = table2.column;
```
8. 排序和限制:
```
SELECT column(s)
FROM table_name
ORDER BY column
LIMIT n;
```
以上只是 Spark SQL 的一些基本语法,还有很多其他功能和高级语法可以使用。你可以查阅 Spark SQL 的官方文档来获取更详细的信息。
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