Spark中Join的用法

Spark 中 Join 指的是两个数据集之间的连接，其中一个数据集称为主数据集，另一个数据集称为辅助数据集。两个数据集之间的连接是通过一个或多个相同的键来实现的，这种连接方式也被称为联接，它可以将两个数据集中的数据连接起来，以获得一个新的数据集。

Spark 中提供了多种 Join 操作，包括内连接（inner join）、左外连接（left outer join）、右外连接（right outer join）、全外连接（full outer join）、左自连接（left semi join）和右自连接（right semi join）。

1、内连接（inner join）：内连接是最常用的 Join 操作，它只返回两个表中都存在的记录。它的语法如下：

SELECT * FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1.col1 = table2.col2

2、左外连接（left outer join）：左外连接是一种连接操作，它返回左表（table1）中的所有记录，即使在右表（table2）中没有匹配的记录。它的语法如下：

SELECT * FROM table1 LEFT OUTER JOIN table2 ON table1.col1 = table2.col2

3、右外连接（right outer join）：右外连接是一种连接操作，它返回右表（table2）中的所有记录，即使在左表（table1）中没有匹配的记录。它的语法如下：

SELECT * FROM table1 RIGHT OUTER JOIN table2 ON table1.col1 = table2.col2

4、全外连接（full outer join）：全外连接是一种连接操作，它返回左表（table1）和右表（table2）中的所有记录，即使在另一个表中没有匹配的记录。它的语法如下：

SELECT * FROM table1 FULL OUTER JOIN table2 ON table1.col1 = table2.col2

5、左自连接（left semi join）：左自连接是一种连接操作，它返回左表（table1）中存在于右表（table2）中的记录。它的语法如下：

SELECT * FROM table1 LEFT SEMI JOIN table2 ON table1.col1 = table2.col2

6、右自连接（right semi join）：右自连接是一种连接操作，它返回右表（table2）中存在于左表（table1）中的记录。它的语法如下：

SELECT * FROM table1 RIGHT SEMI JOIN table2 ON table1.col1 = table2.col2

以上就是 Spark 中 Join 的用法，通过 Join 可以将两个数据集中的数据连接起来，以获得一个新的数据集，从而更有效地完成数据分析任务。

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