需求 数据: [主表]:存放在log.txt中 -------------------------------------------------------- 手机号码 品牌类型 登录时间 在线时长 13512435454 1 2018-11-12 12:32:32 50 ....... -------------------------------------------------------- [从表]:存放在type.txt中 -----------------------------…

现在有两张表  如下图所示:             一 .inner join   返回的结果:两个表的交集行 二. left join   是left outer join的简写 返回结果:左表的所有记录,右表中字段相等的行,不相等的部分为NULL 三.right Join  是 right outer Join的简写 返回结果:右表的所有记录,左表中字段相等的行,不相等的部分为NULL 四.full join  是 full outer join的简写 返回结果:两个表的并集 连接字段不相…

PyODPS 提供了 DataFrame API 来用类似 pandas 的接口进行大规模数据分析以及预处理,本文主要介绍如何使用 PyODPS 执行笛卡尔积的操作. 笛卡尔积最常出现的场景是两两之间需要比较或者运算.以计算地理位置距离为例,假设大表 Coordinates1 存储目标点经纬度坐标,共有 M 行数据,小表 Coordinates2 存储出发点经纬度坐标,共有 N 行数据,现在需要计算所有离目标点最近的出发点坐标.对于一个目标点来说,我们需要计算所有的出发点到目标点的距离,然后找到…

4.1 Introdution Consider a company such as Amazon, which has over 200 millions of users and possibly can do hundreds of millions of transactions per day. To show the concept of Left Outer Join, assume we have two types of data: users and transations:…

补充说明 left outer join where is not null与left semi join的联系与区别:两者均可实现exists in操作,不同的是,前者允许右表的字段在select或where子句中引用,而后者不允许. 除了left outer join,Hive QL中还有right outer join,其功能与前者相当,只不过左表和右表的角色刚好相反. 另外,Hive QL中没有left join.right join.full join以及right semi join…

1. 简单介绍 reduce side  join是全部join中用时最长的一种join,可是这样的方法可以适用内连接.left外连接.right外连接.full外连接和反连接等全部的join方式.reduce side  join不仅能够对小数据进行join,也能够对大数据进行join,可是大数据会占用大量的集群内部网络IO,由于全部数据终于要写入到reduce端进行join. 假设要做join的数据量很大的话.就不得不用reduce join了. 2. 适用场景 -join的两部分数据量很大…

回到目录 对于SQL左外连接我想没什么可说的,left join将左表数据都获出来,右表数据如果在左表中不存在,结果为NULL,而对于LINQ来说,要实现left join的效果,也是可以的,在进行join时直接into到集合变量就可以了,但在赋值时,如果只需要集合的一条记录,那在写法上又会有两种,而这两种写法所产生的性能是相关千里的,下面来看一下. 首先是SQL的左外连接 SELECT [t6].[CourseID] , [t6].[UserID] , [t6].[CourseName] ,…

z       --     -- select   a.*,b.*   from   a   left   join   b   on   a.k   =   b.k      select   a.*,b.*   from   a   left   outer   join   b   on   a.k   =b.k    ----------上面两种一样left   join是left   outer   join的简写    select   a.*,b.*   from   a   l…

我们知道在SQL中一共有五种JOIN操作:INNER JOIN.LEFT OUTER JOIN.RIGHT OUTER JOIN.FULL OUTER JOIN.CROSS JOIN 1>先创建两个表Group.User,两表的关系是N:N…

这两种条件放置的位置不同很容易让人造成混淆,以致经常查询出莫名其妙的结果出来,特别是副本的条件与主表不匹配时,下面以A,B表为例简单说下我的理解. 首先要明白的是: 跟在ON 后面的条件是对参与左联接的数据进行筛选,即在左联接之前起作用. 跟在WHERE后的条件是对左联接得到的结果集进行筛选,即在左联接之后起作用. 我直接把我的结论发出来,建议朋友们自行测试一下,下面是结论: 1) 如果条件是由主表和副表之间的字段构成,那么放在ON后与放在WHERE子条件中所得到的结果是一样,即这种条件可以随便…