DanyHgc的博客

有以下四个不同：1. 解决问题的层面不一样Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。 同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。Spark

UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。UNION 内部的 SELECT 语句必须拥有相同数量的列。列也必须拥有相似的数据类型。 union 是对数据进行并集操作，不包括重复行，同时进行默认排序 用法:SELECT column_name(s) FROM table_name1UNIONSELECT column_name(s) FROM table_na

1 .WHERE子句中使用的连接语句，在数据库语言中，被称为隐性连接。INNER JOIN……ON子句产生的连接称为显性连接。（其他JOIN参数也是显性连接）WHERE 和INNER JOIN产生的连接关系，没有本质区别，结果也一样。但是！隐性连接随着数据库语言的规范和发展，已经逐渐被淘汰，比较新的数据库语言基本上已经抛弃了隐性连接，全部采用显性连接了。2 .无论怎么连接，都可以用join子句

A left join B 的连接的记录数与A表的记录数同A right join B 的连接的记录数与B表的记录数同 A left join B 等价B right join Atable A:Field_K, Field_A1 a3 b4 ctable B:Field_K, Field_B1 x2