pysaprk inner join

两个RDD可以通过内连接（inner join）来结合成一个新的RDD，内连接是获取两个RDD中相同key的元素，将这些元素中的值结合起来形成一个新的元素。在PySpark中，我们可以使用join()函数来实现内连接操作。该函数可以接受一个参数作为另外一个RDD，并且指定join()函数中的键（key）以及连接方式（inner join、outer join、left join等等）。

相关问题

a inner join b on a.f = b.g and a.c = b.d 可以写成 a inner join b on a.f = b.g inner join inner join b on a.c = b.d

不可以。当使用多个 INNER JOIN 时，每个 ON 子句都应该连接两个表中的一对列。在你提供的语句中，最后一个 INNER JOIN 关键字后面应该是表名而不是另一个 INNER JOIN 关键字。正确的写法应该是：

SELECT *
FROM a
INNER JOIN b
    ON a.f = b.g
    AND a.c = b.d

inner join可以连接多个表吗，join返回结果和inner join区别是什么

是的，inner join可以连接多个表。在连接多个表时，需要在join语句中使用多个ON子句来指定每个表之间的关联条件。

关于join和inner join的区别，可以从以下几个方面来理解：

1. 语法不同：join语句包括多种类型，如inner join, left join, right join等，而inner join是其中的一种。

2. 返回结果不同：join返回所有符合连接条件的记录，包括左表中没有匹配的记录和右表中没有匹配的记录；而inner join只返回两个表中都存在的匹配记录。

3. 性能不同：由于join返回的结果集比inner join更大，因此join的查询性能一般比inner join低。

在实际应用中，如果需要保留两个表中都存在的匹配记录，可以使用inner join；如果需要保留左表中没有匹配的记录或右表中没有匹配的记录，可以使用left join或right join。