Spark DataFrame中的join使用说明

spark sql 中join的类型

Spark DataFrame中join与SQL很像，都有inner join, left join, right join, full join;

类型	说明
inner join	内连接
left join	左连接
right join	右连接
full join	全连接

 spark join 看其原型

def join(right : DataFrame, usingColumns : Seq[String], joinType : String) : DataFrame 
def join(right : DataFrame, joinExprs : Column, joinType : String) : DataFrame 

joinType可以是”inner”、“left”、“right”、“full”分别对应inner join, left join, right join, full join，默认值是”inner”，代表内连接

例子：  

 a表

id	job
1	张3
2	李四
3	王武

b表   

id	job	parent_id
1	23	1
2	34	2
3	34	4

内连接

内连接：内连接查询操作列出与连接条件匹配的数据行，它使用比较运算符比较被连接列的列值。

df.join(df, Seq("city", "state"), "inner").show
df.join(df, Seq("city", "state")).show

 Seq是指连接的字段，这个相当于

 SELECT   a.au_fname,   a.au_lname,   p.pub_name   
   FROM   authors   AS   a   INNER   JOIN   publishers   AS   p   
        ON   a.city   =   p.city   
        AND   a.state   =   p.state   
  ORDER   BY   a.au_lname   ASC,   a.au_fname   ASC   

结果是     

  1   张三               1     23     1   
  2   李四                  2     34     2 

内连接指定列名

df.join(df, $"city"===$"city", "inner").show
df.join(df, $"city"===$"city").show

左外连接

左联接：是以左表为基准，将a.stuid = b.stuid的数据进行连接，然后将左表没有的对应项显示，右表的列为NULL

df.join(df, Seq("city", "state"), "left").show

 结果是

  1   张三                  1     23     1   
  2   李四                  2     34     2   
  3   王武                  null  null null