leftouter詳解

一、leftouter join

leftouter join是SQL中join的一種類型。它通過連接兩個或多個表格的數據行來顯示一組新數據，以便於分析。leftouter join包含左表的全部記錄和右表匹配的記錄，如果右表中無匹配，則為null。

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

在這個例子中，table1是左表，table2是右表，a.column和b.column是這兩個表格需要連接的列。leftouter join可以幫助我們找到兩個表格之間的聯繫，直接對表格進行操作。

二、leftouter join重複k spark

在Spark中，我們可以使用leftouter join方法來進行兩個RDD的連接。leftouter join與其他join類似，它也需要指定兩個RDD之間的關鍵字，但是它不僅返回兩個RDD中相等關鍵字的交集，還會返回第一個RDD中沒有匹配關鍵字的所有元素。

在某些情況下，我們需要使用leftouter join進行重複k的操作。重複k spark是指將一個RDD中的元素重複k次，然後與另一個RDD進行連接。這樣做可以幫助我們快速生成一個大的結果集。

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)

在這個例子中，我們首先使用parallelize方法創建了兩個RDD rdd1和rdd2，分別包含了鍵值對（1，A），（2，B），（3，C）和（1，10），（2，20）。然後，我們指定了k = 2，並在rdd2的每個元素上重複k次。最後，我們使用leftOuterJoin方法將rdd3與rdd1進行連接，以生成一個包含重複鍵的結果集。

三、leftouter join on

在leftouter join中，我們可以使用on操作符來指定連接謂詞。這個連接謂詞指定了哪些列將用於連接兩個表。

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

在這個例子中，我們指定了一個連接謂詞a.column = b.column，它告訴SQL使用column列來連接table1和table2。

四、leftouter join RDD

在Spark中，我們可以通過使用leftOuterJoin()方法來將兩個RDD連接起來。在連接過程中，每個鍵在結果集中都會出現一次，哪怕只有一個RDD中出現。

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)

在這個例子中，我們首先使用parallelize方法創建了兩個RDD rdd1和rdd2，分別包含了鍵值對（1，A），（2，B），（3，C）和（1，10），（2，20）。然後，我們使用leftOuterJoin()方法將rdd2與rdd1連接在一起。這樣做可以生成一個包含左表的所有元素的結果集，如果右表中沒有匹配元素，則對應的值為null。

五、leftouter join用法

leftouter join是很常見的一種Join操作，它可以幫助我們在兩個數據集之間建立連接。在使用leftouter join時，我們需要注意以下幾個方面：

1. 需要指定連接的謂詞並確保它在兩個表中被正確解釋。

2. 當我們連接兩個數據集時，我們需要考慮數據集的大小。如果其中一個數據集非常大，我們需要使用Spark來處理數據集並避免將其全部加載到內存中。

3. 我們需要確保在進行連接操作時，我們選擇合適的數據結構和算法，以使連接操作更有效率。

六、leftouter join作用

leftouter join的主要作用是將兩個數據集之間的關係建立起來。 這個操作非常有用，因為它允許我們在兩個數據集之間進行聯合查詢並找到它們之間的聯繫。

此外，leftouter join也可以幫助我們合併和處理數據集。例如，當我們需要在兩個數據集之間進行匹配和查找時，我們可以使用leftouter join來快速生成一個新的數據集。

七、leftouter join和leftjoin區別

leftouter join與leftjoin是類似的操作，但是它們之間還是有一些重要的區別的。在leftjoin操作中，只有左表中所有的元素都會被包含在結果集中。而在leftouter join中，左表中所有的元素以及右表中匹配的元素都會被包含在結果集中。如果右表中沒有與左表匹配的元素，則在結果集中指定這些元素的值為null。

八、leftouter join和innerjoin區別

在leftouter join和innerjoin中都需要指定連接謂詞。然而，leftouter join返回的結果集中，左表中的所有元素和右表中的匹配元素都包含在內，而innerjoin僅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)

在這個例子中，我們使用join()方法在rdd1和rdd2之間建立連接。由於只有鍵1和鍵2在兩個RDD中都出現了，因此在結果集中只包含它們。而leftouter join方法將返回rdd1中所有的三個元素及鍵為4的null值，因為這個鍵在rdd1中不存在。

九、leftouter join只關聯一條數據

leftouter join不僅可以關聯多條數據，還可以特定關聯一條數據。

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

在這個例子中，我們將rdd1指定為一個鍵值對(1, “A”)，而不是一個RDD。當我們執行leftOuterJoin()方法時，只有鍵值對(1, 10)會與rdd1的鍵值對(1, “A”)進行連接，因為這是一個單一的鍵值對。

十、代碼示例

//創建兩個數據集
val left = spark.range(5).toDF("Left")
val right = spark.range(2,4).toDF("Right")

//使用leftouter join進行連接
val result = left.join(right, left("Left") === right("Right"), "leftouter")
result.show()

在這個示例中，我們使用range方法創建了兩個DataFrame- Left和
Right。接着，我們使用leftouter方法將這兩個數據集連接在一起，並以 Left內容作為連接鍵。最後，我們使用show()方法檢查結果是否正確。