用spark递归join表

我可以回答这个问题。在使用 Spark 进行递归 join 表时，可以使用 Spark SQL 中的 WITH RECURSIVE 语句来实现。具体实现方法可以参考 Spark 官方文档或者相关的教程。

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spark sql 递归查询

在Spark SQL中进行递归查询，可以使用`WITH RECURSIVE`语句。这个语句可以让我们在SQL中实现递归查询。

下面是一个示例，假设我们有一个员工表`employee`，其中每个员工都有一个`id`和一个`manager_id`字段，`manager_id`指向该员工的直接上级。我们想要找到某个员工的所有下属，包括下属的下属，以此类推。

WITH RECURSIVE subordinates AS (
  SELECT id, name, manager_id
  FROM employee
  WHERE id = <employee_id>
  UNION ALL
  SELECT e.id, e.name, e.manager_id
  FROM employee e
  JOIN subordinates s ON e.manager_id = s.id
)
SELECT * FROM subordinates;

在上面的语句中，`<employee_id>`是我们要查找下属的员工的id。首先，我们从`employee`表中选择该员工的记录。然后，我们使用`UNION ALL`将该员工的直接下属添加到结果集中。接着，我们使用`JOIN`将每个下属的下属添加到结果集中，一直递归下去，直到没有更多的下属为止。

最后，我们选择`subordinates`临时表中的所有记录，这将包括我们要查找的员工及其所有下属。

注意，递归查询可能会非常耗时，特别是在数据较大的情况下。因此，您需要谨慎使用它。

spark sql 实现递归查询

在Spark SQL中实现递归查询，可以使用WITH RECURSIVE语句。具体实现步骤如下：

1. 定义递归查询的初始值，将其命名为递归表（Recursive Table）；
2. 定义递归查询的终止条件，也就是停止递归的条件；
3. 定义递归查询的迭代过程，也就是每次迭代需要执行的操作，同时将迭代结果与递归表做UNION操作；
4. 最后从递归表中查询出所需结果。

示例代码如下：

WITH RECURSIVE temp(id, name, parent_id) AS (
  SELECT id, name, parent_id FROM my_table WHERE id = 1
  UNION ALL
  SELECT mt.id, mt.name, mt.parent_id FROM my_table mt JOIN temp ON mt.parent_id = temp.id
)
SELECT * FROM temp;

以上代码以my_table中id为1的记录作为初始值进行递归查询，并查询出其所有子孙节点的信息。