Spark SQL中出现 CROSS JOIN 问题解决 1.问题显示如下所示: Use the CROSS JOIN syntax to allow cartesian products between these relation 2.原因: Spark 2.x版本中默认不支持笛卡尔积操作 3.解决方案: 通过参数spark.sql.crossJoin.enabled开启,方式如下: spark.conf.set("spark.sql.crossJoin.enabled"
当前有两个表,sgroup与sgroupuser,两者通过gKey关联,而sgroup表记录的是组,而sgroupuser记录是组中的用户,因此在sgroupuser中不一定有数据.需要使用Left Join获取数据: Linq语法如下: var sg = (from g in dc.sgroup join gu in dc.sgroupuser on g.gKey equals gu.gKey into l fro
SQL的Join语法有很多,inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行,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,right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录,看到一篇图解文章,非常清楚简洁的说明了使用JOIN操作后的结果集是什么格式. 假设我们有两张表.Table A 是左边的表.Table B 是右边的表.其各有四条记录,其中有两条记录name是相同的,如下所示: A表 id name 1 P
1.表结构 表A 表B 2.Left Join 示例:2.1 Select * From A left join B on A.aid = B.bid; 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. 换句话说,左表A的记录将会全部表示出来,而右表B只会显示符合搜索条件的记录(例子中为: A.aid = B.bid),B表记录不足的地方均为NULL. A表所有记录
对于SQL的Join,在学习起来可能是比较乱的.我们知道,SQL的Join语法有很多inner的,有outer的,有left的,有时候,对于Select出来的结果集是什么样子有点不是很清楚.Coding Horror上有一篇文章,通过文氏图 Venn diagrams 解释了SQL的Join.我觉得清楚易懂,转过来. 假设我们有两张表.Table A 是左边的表.Table B 是右边的表.其各有四条记录,其中有两条记录name是相同的,如下所示:让我们看看不同JOIN的不同 A表 id nam
今天的工作学习之路是一个数据库的小知识,当时没有区分出所以然,特此记录分享一下子. 众所周知,数据库的表都是单独存在的,但是当我们进行联合查询(多表查询)时,我们获得数据库返回的值时就好像在一张表里一样,这是因为在进行联合查询时数据库会生成一个临时表返回给我们所想要的数据信息,这时我们都是通过LEFT JOIN 等语句进行相关联,并且我们也会为我们所想查询的数据进行一个筛选,这时我们就会用到过滤语句. LEFT JOIN ON WHERE:在临时表生成后,再对临时表的数据进行过滤,再返回左表.