连接操作_连接类型_fullouter | 学习笔记

简介: 快速学习连接操作_连接类型_fullouter

开发者学堂课程【大数据 Spark 2020版(知识精讲与实战演练)第三阶段:连接操作_连接类型_fullouter】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。

课程地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/690/detail/12099


连接操作_连接类型_fullouter

 

连接类型

1.全外连接

外连接和内连接的区别:

image.png

内连接示意图:内连接连接的部分就像是两个椭圆相交的部分。

外连接连接的是包含中间相交数据、左边数据及右边数据或者两边的数据。

内连接和外连接的最大区别,就是内连接的结果集中只有可以连接上的数据,而外连接可以包含没有连接上的数据,根据情况的不同,外连接又可以分为很多种,比如所有的没连接上的数据都放入结果集,就叫做全外连接。如图:

image.png

全外连接和交叉连接的区别:

全外连接是将没有连接上的单条数据显示出来,而 crossJoin 是将所有能连接的可能性组显示出来。

SQL 语句

select * from person full outer join cities on

person . cityId = cities .id

Dataset 操作

person . join ( right = cities ,

joinExprs = person ( "cityId") === cities ( "id" ),

joinType = "full")i / "outer" , "full", "full_outer"

.show ()

下面介绍使用 sql 语句和命令式 API 如何编写全外连接,进入代码:

@Test

def fullouter(): unit = {

//内连接,就是只显示能连接上的数据;外连接包含一部分没有连接上的数据;全外连接,指左右两边没有连接上的数据,都显示出来

person.join(cities,

person.col( colName = "cityId" ) === cities.col( colName = "id"),joinType = "full")

.show( )

/使用 sql 语句

spark.sql( sqlText = "select p.id,p.name,c.name "

+“from person p full outer join cities " +

"on person.cityId = cities.id")

.show()

}

运行代码得到结果集:

image.png

发现:Danial 是没有能连接上的城市,上海是没有和它连接的用户。

全外连接的 joinType 是 full、outer 或者 fullouter。

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