快速了解Spark语法中 join、leftOuterJoin、rightOuterJoin及fullOuterJoin 的用法以及各自的区别

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的LEFT JOIN，leftOuterJoin返回数据集左边的全部数据和数据集左边与右边有交集的数据

rightOuterJoin：相当于mysql的RIGHT JOIN，rightOuterJoin返回数据集右边的全部数据和数据集右边与左边有交集的数据

fullOuterJoin：返回左右数据集的全部数据，左右有一边不存在的数据以None填充

下面以代码看个例子：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf()
sc = SparkContext(conf=conf)


def func_join():
    a = sc.parallelize([("name", "Alice"), ("age", 20), ("job", "student"), ("fav", "basket")])
    b = sc.parallelize([("name", "Bob"), ("age", 22), ("address", "WuHan")])
    print("join:{}".format(a.join(b).collect()))
    print("leftOuterJoin:{}".format(a.leftOuterJoin(b).collect()))
    print("rightOuterJoin:{}".format(a.rightOuterJoin(b).collect()))
    print("fullOuterJoin:{}".format(a.fullOuterJoin(b).collect()))


func_join()
sc.stop()

"""
result：
join:[('name', ('Alice', 'Bob')), ('age', (20, 22))]                            
leftOuterJoin:[('fav', ('basket', None)), ('name', ('Alice', 'Bob')), ('job', ('student', None)), ('age', (20, 22))]
rightOuterJoin:[('name', ('Alice', 'Bob')), ('age', (20, 22)), ('address', (None, 'WuHan'))]
fullOuterJoin:[('fav', ('basket', None)), ('name', ('Alice', 'Bob')), ('job', ('student', None)), ('age', (20, 22)), ('address', (None, 'WuHan'))]
"""