leftouter详解

一、leftouter join

leftouter join是SQL中join的一种类型。它通过连接两个或多个表格的数据行来显示一组新数据，以便于分析。leftouter join包含左表的全部记录和右表匹配的记录，如果右表中无匹配，则为null。

SELECT a.column1, b.column2
FROM table1 a
LEFT OUTER JOIN table2 b
ON a.column = b.column;

在这个例子中，table1是左表，table2是右表，a.column和b.column是这两个表格需要连接的列。leftouter join可以帮助我们找到两个表格之间的联系，直接对表格进行操作。

二、leftouter join重复k spark

在Spark中，我们可以使用leftouter join方法来进行两个RDD的连接。leftouter join与其他join类似，它也需要指定两个RDD之间的关键字，但是它不仅返回两个RDD中相等关键字的交集，还会返回第一个RDD中没有匹配关键字的所有元素。

在某些情况下，我们需要使用leftouter join进行重复k的操作。重复k spark是指将一个RDD中的元素重复k次，然后与另一个RDD进行连接。这样做可以帮助我们快速生成一个大的结果集。

val rdd1 = sc.parallelize(Seq((1,"A"),(2,"B"),(3,"C")))
val rdd2 = sc.parallelize(Seq((1,10),(2,20)))
val k = 2
val rdd3 = rdd2.flatMap(x => Array.fill(k)(x)).leftOuterJoin(rdd1)

在这个例子中，我们首先使用parallelize方法创建了两个RDD rdd1和rdd2，分别包含了键值对（1，A），（2，B），（3，C）和（1，10），（2，20）。然后，我们指定了k = 2，并在rdd2的每个元素上重复k次。最后，我们使用leftOuterJoin方法将rdd3与rdd1进行连接，以生成一个包含重复键的结果集。

三、leftouter join on

在leftouter join中，我们可以使用on操作符来指定连接谓词。这个连接谓词指定了哪些列将用于连接两个表。

SELECT a.column1, b.column2
FROM table1 a
LEFT OUTER JOIN table2 b
ON a.column = b.column;

在这个例子中，我们指定了一个连接谓词a.column = b.column，它告诉SQL使用column列来连接table1和table2。

四、leftouter join RDD

在Spark中，我们可以通过使用leftOuterJoin()方法来将两个RDD连接起来。在连接过程中，每个键在结果集中都会出现一次，哪怕只有一个RDD中出现。

val rdd1 = sc.parallelize(Seq((1,"A"),(2,"B"),(3,"C")))
val rdd2 = sc.parallelize(Seq((1,10),(2,20)))
val rdd3 = rdd2.leftOuterJoin(rdd1)

在这个例子中，我们首先使用parallelize方法创建了两个RDD rdd1和rdd2，分别包含了键值对（1，A），（2，B），（3，C）和（1，10），（2，20）。然后，我们使用leftOuterJoin()方法将rdd2与rdd1连接在一起。这样做可以生成一个包含左表的所有元素的结果集，如果右表中没有匹配元素，则对应的值为null。

五、leftouter join用法

leftouter join是很常见的一种Join操作，它可以帮助我们在两个数据集之间建立连接。在使用leftouter join时，我们需要注意以下几个方面：

1. 需要指定连接的谓词并确保它在两个表中被正确解释。

2. 当我们连接两个数据集时，我们需要考虑数据集的大小。如果其中一个数据集非常大，我们需要使用Spark来处理数据集并避免将其全部加载到内存中。

3. 我们需要确保在进行连接操作时，我们选择合适的数据结构和算法，以使连接操作更有效率。

六、leftouter join作用

leftouter join的主要作用是将两个数据集之间的关系建立起来。 这个操作非常有用，因为它允许我们在两个数据集之间进行联合查询并找到它们之间的联系。

此外，leftouter join也可以帮助我们合并和处理数据集。例如，当我们需要在两个数据集之间进行匹配和查找时，我们可以使用leftouter join来快速生成一个新的数据集。

七、leftouter join和leftjoin区别

leftouter join与leftjoin是类似的操作，但是它们之间还是有一些重要的区别的。在leftjoin操作中，只有左表中所有的元素都会被包含在结果集中。而在leftouter join中，左表中所有的元素以及右表中匹配的元素都会被包含在结果集中。如果右表中没有与左表匹配的元素，则在结果集中指定这些元素的值为null。

八、leftouter join和innerjoin区别

在leftouter join和innerjoin中都需要指定连接谓词。然而，leftouter join返回的结果集中，左表中的所有元素和右表中的匹配元素都包含在内，而innerjoin仅返回左右表中都有的元素。

val rdd1 = sc.parallelize(Seq((1,"A"),(2,"B"),(3,"C")))
val rdd2 = sc.parallelize(Seq((1,"C"),(2,"D"),(4,"E")))
val rdd3 = rdd1.join(rdd2)

在这个例子中，我们使用join()方法在rdd1和rdd2之间建立连接。由于只有键1和键2在两个RDD中都出现了，因此在结果集中只包含它们。而leftouter join方法将返回rdd1中所有的三个元素及键为4的null值，因为这个键在rdd1中不存在。

九、leftouter join只关联一条数据

leftouter join不仅可以关联多条数据，还可以特定关联一条数据。

val rdd1 = (1,"A")
val rdd2 = sc.parallelize(Seq((1,10),(2,20)))
val rdd3 = rdd2.leftOuterJoin(rdd1)

在这个例子中，我们将rdd1指定为一个键值对(1, “A”)，而不是一个RDD。当我们执行leftOuterJoin()方法时，只有键值对(1, 10)会与rdd1的键值对(1, “A”)进行连接，因为这是一个单一的键值对。

十、代码示例

//创建两个数据集
val left = spark.range(5).toDF("Left")
val right = spark.range(2,4).toDF("Right")

//使用leftouter join进行连接
val result = left.join(right, left("Left") === right("Right"), "leftouter")
result.show()

在这个示例中，我们使用range方法创建了两个DataFrame- Left和
Right。接着，我们使用leftouter方法将这两个数据集连接在一起，并以 Left内容作为连接键。最后，我们使用show()方法检查结果是否正确。