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。

相关问题

spark sql 测试jointype中所有join的类型，便于理解

Spark SQL中的join类型包括以下几种：

1. Inner Join（内连接）：只返回两个表中匹配的行。

2. Left Outer Join（左外连接）：返回左表中所有的行，以及右表中与左表匹配的行。

3. Right Outer Join（右外连接）：返回右表中所有的行，以及左表中与右表匹配的行。

4. Full Outer Join（全外连接）：返回左表和右表中所有的行，如果没有匹配的行，则填充NULL值。

5. Left Semi Join（左半连接）：只返回左表中与右表匹配的行。

6. Left Anti Join（左反连接）：只返回左表中没有与右表匹配的行。

以上是Spark SQL中所有join类型的简要介绍，希望能对您有所帮助。

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。