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:
val joinedDF = df1.as("a").join(df2.as("b"), condition, "joinType")
其中,df1
和df2
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inner
、outer
、left_outer
、right_outer
等。
具体步骤如下:
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Self Join")
.master("local")
.getOrCreate()
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")
val joinedDF = df1.as("a").join(df2.as("b"), $"a.id" === $"b.id", "inner")
在上述代码中,我们将df1
和df2
分别别名为a
和b
,然后使用$"a.id" === $"b.id"
作为连接条件,连接类型为inner
。
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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