左外连接left-outer-join的基于sql，mapreduce，sparkrdd，sparkdataframe以及spark sql的实现案例及对比

左外连接（left-outer-join）是一种常见的关系型数据库操作，用于将两个表格中的数据进行合并。下面是基于SQL、MapReduce、Spark RDD、Spark DataFrame以及Spark SQL的实现案例及对比：

1. SQL实现：

在SQL中，可以使用LEFT OUTER JOIN语句来实现左外连接。例如，假设有两个表格A和B，它们有一个共同的字段id，可以使用以下语句进行左外连接：

SELECT A.id, A.name, B.age FROM A LEFT OUTER JOIN B ON A.id = B.id;

2. MapReduce实现：

在MapReduce中，可以使用两个MapReduce作业来实现左外连接。第一个作业将表格A中的数据进行映射，第二个作业将表格B中的数据进行映射。然后，将两个作业的输出进行合并，得到左外连接的结果。

3. Spark RDD实现：

在Spark RDD中，可以使用leftOuterJoin()方法来实现左外连接。例如，假设有两个RDDs A和B，它们有一个共同的键key，可以使用以下代码进行左外连接：

val result = A.leftOuterJoin(B)

4. Spark DataFrame实现：

在Spark DataFrame中，可以使用join()方法来实现左外连接。例如，假设有两个DataFrame A和B，它们有一个共同的列id，可以使用以下代码进行左外连接：

val result = A.join(B, Seq("id"), "left_outer")

5. Spark SQL实现：

在Spark SQL中，可以使用JOIN语句来实现左外连接。例如，假设有两个表格A和B，它们有一个共同的字段id，可以使用以下语句进行左外连接：

SELECT A.id, A.name, B.age FROM A LEFT OUTER JOIN B ON A.id = B.id;

综上所述，左外连接可以在SQL、MapReduce、Spark RDD、Spark DataFrame以及Spark SQL中进行实现。不同的实现方式有不同的优缺点，需要根据具体的情况选择合适的实现方式。