spark sql full inner

在Spark SQL中，FULL OUTER JOIN是将两个表中的所有记录进行连接，连接条件不满足的记录也会进行连接，并且为NULL。而INNER JOIN则是只连接两个表中符合连接条件的记录。

因此，FULL OUTER JOIN会返回两个表中的所有记录，而INNER JOIN只会返回两个表中连接条件符合的记录。具体实现方式如下：

1. FULL OUTER JOIN

SELECT *
FROM table1
FULL OUTER JOIN table2
ON table1.key = table2.key

2. INNER JOIN

SELECT *
FROM table1
INNER JOIN table2
ON table1.key = table2.key

需要注意的是，FULL OUTER JOIN可能会导致连接结果过大，影响性能和稳定性，因此在实际使用中需要慎重考虑。

相关问题

spark sql full out join

在 Spark SQL 中，full outer join 是一种连接操作，它返回两个数据集中所有行的联合结果，包括匹配和不匹配的行。具体来说，full outer join 会将左侧数据集和右侧数据集中的所有行进行比较，并将它们根据指定的连接条件组合成一张新表。如果某行在左侧数据集中存在但在右侧数据集中不存在，或者在右侧数据集中存在但在左侧数据集中不存在，该行仍会被包括在结果集中。

在 Spark SQL 中，full outer join 可以使用如下的语法进行实现：

SELECT *
FROM table1
FULL OUTER JOIN table2
ON table1.column = table2.column;

其中，table1 和 table2 是要连接的两个表，column 是连接条件。

需要注意的是，full outer join 在处理大型数据集时可能会产生性能问题，因为它需要比较所有的行。因此，在实际应用中，应该根据实际情况选择合适的连接方式。

spark sql inner join

Spark SQL中的inner join是一种基于两个数据集中的共同字段进行连接的操作，只有在两个数据集中都存在的记录才会被保留下来。具体语法如下：

SELECT column_name(s)
FROM table1
INNER JOIN table2
ON table1.column_name = table2.column_name;

其中，table1和table2是要连接的两个表，column_name是连接的字段名。

例如，我们有两个表A和B，它们都有一个名为id的字段，我们可以使用以下语句将它们连接起来：

SELECT *
FROM A
INNER JOIN B
ON A.id = B.id;

这将返回一个包含A和B中所有id相同的记录的结果集。