spark中的leftOuterjoin操作

在Apache Spark中，leftOuterJoin是一种用于合并两个数据集的函数，它基于两个数据集之间的键进行连接。连接操作的结果是一个新的数据集，其中包含左表（左连接的那一方）的所有记录以及右表（右连接的那一方）中匹配的记录。如果右表中没有匹配的记录，则对应的键在结果数据集中对应的位置会是一个null值。

leftOuterJoin的主要操作是使用一个指定的键将两个数据集进行连接。左连接意味着在左边的数据集中的每个键都与右边的数据集进行匹配。如果在右边的数据集中找不到匹配的键，则结果中对应的键将为null。

这里是一个基本的例子：

left = left_data.join(right = right_data, on = "key")

在这个例子中，"key"是连接两个数据集的键，"left_data"和"right_data"是两个数据集。

在Spark中，leftOuterJoin的操作与join操作类似，但是它还会包括那些在右表中找不到匹配项的记录。这就是它的左外部性（left-out-ness）的含义。结果数据集中将包含左表中的所有记录，以及右表中匹配的记录，即使右表中没有匹配项。

以下是一个使用leftOuterJoin的例子：

left = spark.createDataFrame([("A", 10), ("B", 20)], ["key", "value"])
right = spark.createDataFrame([("B", 25), ("C", 30)], ["key", "value"])
result = left.join(right, left["key"] == right["key"], "leftouter")
result.show()

在这个例子中，我们创建了两个DataFrame，然后使用leftOuterJoin进行连接。结果将包括左表中的所有记录（A和B），以及右表中匹配的记录（B）。如果右表中没有匹配的记录（C），那么结果中对应的键将为null。

注意：在Spark中，所有的连接操作都是内联的，这意味着如果左表或右表中的一个被改变，所有的连接操作都会重新计算。这就是Spark支持大规模数据处理的原因之一。