spark sql 测试jointype中所有join的类型,便于理解
时间: 2023-04-26 22:06:44 浏览: 63
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。
相关问题
spark dataframe 多条件join
在 Spark 中,DataFrame 的多条件 join 可以使用 `join` 函数实现。该函数的语法如下:
```
df1.join(df2, condition, joinType)
```
其中,`df1` 和 `df2` 分别是要连接的两个 DataFrame;`condition` 是连接条件,可以是一个字符串类型的列名或一个表达式,也可以是多个条件组成的数组;`joinType` 是连接类型,可以是 `inner`、`outer`、`left_outer`、`right_outer` 或 `leftsemi`。
以下是一个示例,假设有两个 DataFrame:`orders` 和 `customers`,需要使用 `customer_id` 和 `order_date` 两个条件进行连接:
```
from pyspark.sql.functions import col
orders = spark.read.format("csv").load("orders.csv", header=True)
customers = spark.read.format("csv").load("customers.csv", header=True)
joined = orders.join(customers, [col("orders.customer_id") == col("customers.customer_id"), col("orders.order_date") == col("customers.customer_since")], "inner")
```
在上面的代码中,使用了 `join` 函数,并将两个连接条件作为一个数组传递给了函数。其中,`col` 函数用于访问列名,`inner` 表示使用内连接方式进行连接。
Spark SQL语法
Spark SQL是一种用于结构化数据处理的模块,它支持使用SQL语言进行数据查询和操作。下面是一些常用的Spark SQL语法:
1. 创建表
```
CREATE TABLE table_name (
column1 data_type,
column2 data_type,
column3 data_type,
...
)
```
2. 插入数据
```
INSERT INTO table_name VALUES (value1, value2, value3, ...)
```
3. 查询数据
```
SELECT column1, column2, column3, ...
FROM table_name
WHERE condition
```
4. 更新数据
```
UPDATE table_name
SET column = new_value
WHERE condition
```
5. 删除数据
```
DELETE FROM table_name
WHERE condition
```
6. 聚合函数
```
SELECT COUNT(column_name) FROM table_name
SELECT SUM(column_name) FROM table_name
SELECT AVG(column_name) FROM table_name
SELECT MAX(column_name) FROM table_name
SELECT MIN(column_name) FROM table_name
```
7. 连接查询
```
SELECT column1, column2, ...
FROM table1
JOIN table2
ON table1.column_name = table2.column_name
```
以上是一些常用的Spark SQL语法,更多语法可以参考Spark SQL官方文档。