spark部分：join，inner join，left outer join,right outer join,full outer join算子

最新推荐文章于 2022-02-20 15:48:23 发布
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分类专栏： Spark学习 面试部分
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wyqwilliam/article/details/82110765
本文介绍了Spark中常见的JOIN操作，包括inner join, left outer join, right outer join以及full outer join。这些算子用于合并两个RDD数据，详细解释了各自在数据处理中的应用。" 122444455,10856781,动手学习数据分析：数据加载与探索性分析,"['数据分析', 'Python', 'pandas', '数据预处理']

join的常见方式：join，inner join，left outer join,right outer join,full outer join

 

 

 

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SparkSql Join Types详解
SunnyRivers
01-31 427
我们都知道join是根据某些条件把两行数据关联起来，而且也熟悉常用的一些join type，如inner、left、right等等，但是有些人可能对semi、anti或者一些语法的缩写和全写搞的不是很清楚，这篇博客就用简单明了的案例把这些都讲明白。
Spark支持的Join类型、Join的3种实现
upupfeng的博客
08-15 4167
说一下的Spark Join的分类及基本实现机制
Spark之join、leftOuterJoin、rightOuterJoin及fullOuterJoin
HarvardFly的博客
10-06 408
Spark之join、leftOuterJoin、rightOuterJoin及fullOuterJoin Spark的join与mysql的join类似，mysql的join是将表与表之间连接查询，spark中join是将RDD数据集进行连接，Spark主要有join、leftOuterJoin、rightOuterJoin及fullOuterJ...
postgres join 的5种方式
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SQL中的left outer join,inner join,right outer join用法详解
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【数据库篇 7】INNER JOIN、 LEFT JOIN、RIGHT JOIN、FULL OUTER JOIN
Elevenoo的博客
06-01 243
以下内容来自https://www.cnblogs.com/rickons/p/9663039.html INNER JOIN 关键字在表中存在至少一个匹配时返回行。 LEFT JOIN 关键字从左表（table1）返回所有的行，即使右表（table2）中没有匹配。如果右表中没有匹配，则结果为 NULL。 RIGHT JOIN 关键字从右表（table2）返回所有的行，即使左表（table1）中没有匹配。如果左表中没有匹配，则结果为 NULL。 FULL OUTER JOIN 关键字只要
sql中的inner join、join、left outer join、left join、right outer join、right join、full outer join
fish_HY的博客
07-08 256
上述的语句可以分为： （左表：table1；右表：table2） 内连接：inner join=join 两边表中有同时对应的数据，返回查询结果 SELECT column_name(s) FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.column_name=table2.column_name; 可以理解为只展示满足table1.column_name=table2.column_name的数据 外连接：left outer join=left join、r
SparkSql中join的实现（ inner join，left outer join，right outer join，full outer join）
wyqwilliam的博客
08-01 1万+
Join是SQL语句中的常用操作，良好的表结构能够将数据分散在不同的表中，使其符合某种范式，减少表冗余、更新容错等。而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作。 SparkSQL作为大数据领域的SQL实现，自然也对Join操作做了不少优化，今天主要看一下在SparkSQL中的Join，inner join，left outer join，right outer join，full outer...
Spark报错：Detected cartesian product for LEFT OUTER join between logical plans
善皮之的博客
01-10 1万+
[Spark报错]:Detected cartesian product for LEFT OUTER join between logical plans FBI warning：xian si kao yao bu yao di ka er cha xun, If true Then return 注意：先思考一下自己sql语句是不是真的需要笛卡尔查询，如果是的话，本文跳过 开门见山 测试程序...
Spark:FullOuterJoin算子
weixin_48109576的博客
08-09 1515
FullOuterJoin算子是Tranformation,具有shuffle 将左表右表全部聚合有的显示Some(value)没有显示None(value) 分区按照Hashpartitioner二个rdd最大分区数分区 底层调的是cogroup,然后flatMapValues压平 有个样例类匹配 如果rdd1相同key的value有就用Some(v),rdd2没有value就用None 如果rdd2相同key的value有就用Some(v),rdd2没有value就用None 如.
MySQL学习笔记之连接查询(SQL99标准) inner 、left outer、right outer、full outer、cross等
DongZhaoCheng
02-20 1453
前言：sql99语法中的连接查询 语法： SELECT 查询列表 FROM 表1 别名 [连接类型] JOIN 表2 别名 ON 连接条件 [WHERE 筛选条件] [GROUP BY 分组] [HAVING 筛选条件] [ORDER BY 排序列表] 连接类型： 内连接：inner 外连接： 左外：left [outer] 右外：right [outer] 全外：full [outer] 交叉连接： cross 一、内连接 语法： ​ SELECT 查询列表 ​ FROM 表1 别名
Spark的LeftOuterJoin详解
weixin_42881395的博客
07-09 4902
一、RDD的LeftOuterJoin操作 1.1 RDD的LeftOuterJoin方法定义 在Spark中，LeftOutJoin的方法源码定义如下： /** * Perform a left outer join of `this` and `other`. For each element (k, v) in `this`, the * resulting RDD will either contain all pairs (k, (v, Some(w))) for w in `
[Spark的LeftOuterJoin操作]
程序车轮
06-12 1万+
    在编写SQL语句时，大家都比较熟悉的LeftOuterJoinn来关联两个表之间的数据，从而查询到我们想要的结果。在Spark的数据操作中，同样也会经常使用LeftOuterJoin来关联两个数据集。那么，在Spark数据操作中主要有那几种数据集的LeftOuterJoin方法呢？    本文中操作LeftOuterJoin方法时，主要用到的数据为用户表数据和用户订单交易数据，使用Left...
Spark算子：RDD键值转换操作(5)–leftOuterJoin、rightOuterJoin、subtractByKey
wisgood的专栏
09-26 1699
关键字：Spark算子、Spark RDD键值转换、leftOuterJoin、rightOuterJoin、subtractByKey leftOuterJoin def leftOuterJoin[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (V, Option[W]))] def leftOuterJoin[W](other: RDD[(K, W)],
spark中join,leftOuterJoin以及rightOuterJoin的用法(python)
听雨轩的博客
05-07 1843
spark 中join、leftOuterJoin以及rightOuterJoin的用法详解 这三个都是针对两个pair RDD的操作。语法为: pair_rdd1.xxxx(pair_rdd2)，其中xxxx为三个转化操作。 1、join的用法 手动设定两个pair RDD pairRDD1 = sc.parallelize([('Apple',10),('Orange',5),('pair',1)]) pairRDD2 = sc.parallelize([('Apple',5),('Or
SQL中join的用法解析（inner join、full out join、left join）
php_lzr的博客
05-25 695
话不多说，先上个对于各种join情况的总结图： 例如有如下关系的数据： 1、inner join select * from Table_a join Table_b on Table_a.id_a = Table_b.id_b 2.1、full outer join等于full join select * from Table_a full join Table_b on Table_a.id_a = Table_b.id_b 2.2、full outer ..
inner join 与 left join 之间的区别
hxh的博客
12-26 1万+
inner join 与 left join 之间的区别 　　关于inner join 与 left join 之间的区别，以前以为自己搞懂了，今天从前端取参数的时候发现不是预想中的结果，才知道问题出在inner join 上了。 需求是从数据库查数据，在前端以柱形图的形式展现出来，查到的数据按行业分组，显示每个行业的户数及户数占比，涉及到的字段有A表的用户数、总用户数和B表的行业名称。本来是...
图解SQL的inner join、left join、right join、full outer join、union、union all的区别
渴望飞的鱼的博客
12-17 1186
目录 1.INNER JOIN 2.FULL [OUTER] JOIN 3.left[outer] join 4.RIGHT [OUTER] JOIN 5.UNION 与 UNION ALL left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 。left join是以A表的记录为基础的,A可以看成左表,B可以看成右表,left join是以左表为准的. r...
快速了解Spark语法中 join、leftOuterJoin、rightOuterJoin及fullOuterJoin 的用法以及各自的区别
G-vitro的博客
07-18 1万+
Spark的join与mysql的join类似，mysql的join是将表与表之间连接查询，spark中join是将RDD数据集进行连接，Spark主要有join、leftOuterJoin、rightOuterJoin及fullOuterJoin这4种连接 join：相当于mysql的INNER JOIN，当join左右两边的数据集都存在时才返回 leftOuterJoin：相当于mysql...
spark df join left_outer是什么形式
最新发布
07-25
<think>我们正在讨论Spark DataFrame的左外连接（left_outer join）。左外连接会保留左侧DataFrame的所有行，而右侧DataFrame中匹配不到的行将以null填充。 在Spark DataFrame中，使用`join`方法进行左外连接，通过指定`how`参数为'left_outer'（或者'left'）来实现。 基本语法： ```python left_df.join(right_df, on=join_condition, how='left_outer') ``` 参数说明： - `left_df`: 左侧的DataFrame - `right_df`: 右侧的DataFrame - `on`: 连接条件，可以是列名字符串、列名列表或布尔表达式（例如：`left_df.key == right_df.key`） - `how`: 连接类型，这里使用`'left_outer'`或`'left'` 注意：如果两个DataFrame中有同名的非连接键列，连接后会出现重复列名，通常需要处理。 示例： 假设有两个DataFrame：`employees`（员工表）和`departments`（部门表），我们想要获取所有员工及其部门信息，即使某些员工没有分配部门（即部门信息为null）。 步骤： 1. 创建示例数据 2. 执行左外连接 3. 显示结果 代码示例： ```python from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("LeftOuterJoinExample").getOrCreate() # 创建员工DataFrame employees_data = [("John", 1), ("Jane", 2), ("Mike", None)] employees_columns = ["name", "dept_id"] employees_df = spark.createDataFrame(employees_data, employees_columns) # 创建部门DataFrame departments_data = [(1, "HR"), (2, "Engineering")] departments_columns = ["dept_id", "dept_name"] departments_df = spark.createDataFrame(departments_data, departments_columns) # 执行左外连接：以员工表为左表，部门表为右表，连接条件为dept_id列相等 result_df = employees_df.join(departments_df, employees_df.dept_id == departments_df.dept_id, how='left_outer') # 显示结果（注意：由于两个表都有dept_id，连接后会出现两个dept_id列，我们选择其中一个） result_df.select("name", employees_df.dept_id, "dept_name").show() # 或者使用别名避免重复列（更推荐） from pyspark.sql.functions import col # 在连接前为两个DataFrame的列设置别名（或者使用join后的drop） employees_df_alias = employees_df.alias("emp") departments_df_alias = departments_df.alias("dept") result_df = employees_df_alias.join(departments_df_alias, col("emp.dept_id") == col("dept.dept_id"), "left_outer") # 然后选择需要的列 result_df.select("emp.name", "emp.dept_id", "dept.dept_name").show() # 输出： # +----+-------+-------------+ # |name|dept_id| dept_name| # +----+-------+-------------+ # |John| 1| HR| # |Jane| 2| Engineering| # |Mike| null| null| # +----+-------+-------------+ ``` 在上面的例子中，员工Mike的dept_id为null，因此在部门表中找不到匹配的部门，所以dept_name为null。 注意事项： 1. 连接条件：如果使用字符串列名，则要求两个DataFrame中都有该列名。如果列名不同，则必须使用表达式（如`df1.col1 == df2.col2`）。 2. 重复列名：连接后，如果两个DataFrame有同名的非连接键列，则会出现重复列。可以使用`select`来明确选择需要的列，或者在连接前使用`alias`并指定列名。 3. 性能：左外连接可能会导致数据倾斜，特别是当右侧DataFrame中匹配的行非常少或者非常多时，需要注意优化。 另外，还可以使用SQL语法实现左外连接： ```python employees_df.createOrReplaceTempView("employees") departments_df.createOrReplaceTempView("departments") result_sql = spark.sql(""" SELECT e.name, e.dept_id, d.dept_name FROM employees e LEFT OUTER JOIN departments d ON e.dept_id = d.dept_id """) result_sql.show() ``` 总结：左外连接是保留左表全部记录，右表匹配不到则置null的连接方式。在Spark DataFrame中，通过`join`方法的`how`参数指定为`'left_outer'`或`'left'`来实现。 相关问题： 1. Spark DataFrame中内连接(inner join)的用法是什么？ 2. 如何避免Spark连接操作中的重复列名问题？ 3. 在左外连接中，如何只选择左表的列和右表的部分列？ 4. 左外连接和右外连接有什么区别？ 5. 如何处理左外连接中右表为null的情况？</think>### Spark DataFrame 左外连接（left_outer join）详解 在 Spark DataFrame 中，左外连接（left_outer join）是最常用的连接操作之一，它会保留左侧 DataFrame 的所有行，无论右侧 DataFrame 中是否存在匹配的行。如果右侧没有匹配项，则用 `null` 填充右侧列[^3][^4]。 #### 基本语法 ```python result_df = left_df.join( right_df, on=join_condition, # 连接条件 how="left_outer" # 或简写为 "left" ) ``` #### 关键参数说明 | 参数 | 说明 | |------|------| | `right_df` | 右侧 DataFrame | | `on` | 连接条件（列名、表达式或列表） | | `how` | 连接类型：`"left_outer"` 或 `"left"` | --- ### 使用示例 #### 场景描述 假设有两个 DataFrame： - **员工表 (employees)**：包含员工ID和姓名 - **部门表 (departments)**：包含部门ID和部门名称 我们需要获取所有员工信息（包括未分配部门的员工） #### 数据准备 ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("LeftJoinExample").getOrCreate() # 员工数据 employees_data = [(101, "张三"), (102, "李四"), (103, "王五")] employees_df = spark.createDataFrame(employees_data, ["emp_id", "name"]) # 部门数据 dept_data = [(101, "研发部"), (102, "市场部")] dept_df = spark.createDataFrame(dept_data, ["emp_id", "dept_name"]) ``` #### 执行左外连接 ```python result = employees_df.join( dept_df, employees_df.emp_id == dept_df.emp_id, # 连接条件 "left_outer" # 左外连接 ) result.show() ``` #### 输出结果 ``` +------+----+------+--------+ |emp_id|name|emp_id|dept_name| +------+----+------+--------+ | 101|张三| 101| 研发部| | 102|李四| 102| 市场部| | 103|王五| null| null| +------+----+------+--------+ ``` #### 结果说明： 1. 员工101和102在右侧部门表中有匹配记录 2. 员工103在部门表中无匹配记录，部门列显示为 `null` 3. **左侧表的所有行都被保留** --- ### 高级用法 #### 1. 多列连接条件 ```python result = df1.join( df2, (df1.col1 == df2.colA) & (df1.col2 == df2.colB), "left_outer" ) ``` #### 2. 处理列名冲突 当两侧DataFrame有同名非连接列时： ```python result = employees_df.alias("emp").join( dept_df.alias("dept"), col("emp.emp_id") == col("dept.emp_id"), "left_outer" ).select("emp.*", "dept.dept_name") # 明确选择列 ``` #### 3. SQL语法实现 ```python employees_df.createOrReplaceTempView("employees") dept_df.createOrReplaceTempView("departments") spark.sql(""" SELECT e.*, d.dept_name FROM employees e LEFT OUTER JOIN departments d ON e.emp_id = d.emp_id """).show() ``` --- ### 与其他连接类型的对比 | 连接类型 | 保留数据 | 语法 | |---------|---------|------| | **左外连接** | 左侧所有行 + 右侧匹配行 | `how="left_outer"` | | 内连接 | 仅匹配行 | `how="inner"` | | 右外连接 | 右侧所有行 + 左侧匹配行 | `how="right_outer"` | | 全外连接 | 两侧所有行 | `how="full_outer"` | | 交叉连接 | 笛卡尔积 | `how="cross"` | > 左外连接是数据分析中最常用的连接类型之一，特别适合保留主表完整记录的场景[^1][^4] --- ### 性能注意事项 1. **数据倾斜问题**：当某个连接键值出现频率极高时，可能导致任务执行缓慢 2. **优化策略**： - 对连接键进行分桶（`bucketBy`） - 使用广播连接（`broadcast`）处理小表 ```python from pyspark.sql.functions import broadcast result = df1.join(broadcast(df2), "key", "left_outer") ``` 3. 避免在连接后使用 `coalesce()` 或 `repartition()`，可能破坏分区优化 ---
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