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如何在Spark 2.3.0中执行self join?正确的语法是什么?

在Spark 2.3.0中执行self join,可以使用Spark SQL来实现。Self join是指将一个表与自身进行连接操作,可以根据某些条件将表中的行进行匹配和组合。

正确的语法如下:

代码语言:txt
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val joinedDF = df1.as("a").join(df2.as("b"), condition, "joinType")

其中,df1df2是要进行自连接的两个DataFrame,condition是连接条件,joinType是连接类型,可以是innerouterleft_outerright_outer等。

具体步骤如下:

  1. 导入Spark SQL相关的包:
代码语言:txt
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import org.apache.spark.sql.SparkSession
  1. 创建SparkSession:
代码语言:txt
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val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Self Join")
  .master("local")
  .getOrCreate()
  1. 创建两个DataFrame:
代码语言:txt
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val df1 = spark.createDataFrame(Seq(
  (1, "A"),
  (2, "B"),
  (3, "C")
)).toDF("id", "name")

val df2 = spark.createDataFrame(Seq(
  (1, "X"),
  (2, "Y"),
  (3, "Z")
)).toDF("id", "value")
  1. 执行self join操作:
代码语言:txt
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val joinedDF = df1.as("a").join(df2.as("b"), $"a.id" === $"b.id", "inner")

在上述代码中,我们将df1df2分别别名为ab,然后使用$"a.id" === $"b.id"作为连接条件,连接类型为inner

  1. 显示结果:
代码语言:txt
复制
joinedDF.show()

以上就是在Spark 2.3.0中执行self join的正确语法和步骤。

关于Spark的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的产品介绍链接:腾讯云Spark产品介绍

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