PySpark RDD 转换操作(Transformation) 是惰性求值，用于将一个 RDD 转换/更新为另一个。由于RDD本质上是不可变的，转换操作总是创建一个或多个新的RDD而不更新现有的RDD，因此，一系列RDD转换创建了一个RDD谱系（依赖图）。
对应于SQL中常见的JOIN操作 菜鸟教程网关于SQL连接总结性资料 Pyspark中的连接函数要求定义键，因为连接的过程是基于共同的字段(键)来组合两个RDD中的记录，因此需要操作键值对RDD
昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，功能也几乎恰是这样，所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧，学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。
在查询多个表时，我们经常会用“连接查询”。连接是关系数据库模型的主要特点，也是它区别于其它类型数据库管理系统的一个标志。
MySQL中的左连接(LEFT JOIN)、右连接(RIGHT JOIN)和内连接(INNER JOIN)是用于连接两个或多个表的查询方式。这些连接方式可以根据指定的条件将两个表中的数据进行组合，以便在一个查询结果集中显示相关的数据。
笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。
向刚才做的这两个操作(插入一个没有部门的员工和删除一个带有员工的部门)，这种情况都是不应该发生的。
在关系型数据库管理系统（RDBMS）中，连接查询是一项重要的数据库操作，它允许我们从多个表中检索和组合数据，以便进行更复杂的查询和分析。
SQL连接是一种在关系型数据库中使用的操作，用于将两个或多个表中的行关联起来。连接允许在查询中同时检索来自多个表的数据，通过共享一个或多个共同的列（通常是主键或外键）来建立关系。连接操作是SQL查询的重要组成部分，它有助于从不同表中获取相关联的信息。 基本概念包括：
多表查询分类 分类1：等值连接 vs 非等值连接 1. 等值连接 [在这里插入图片描述] SELECT employees.employee_id, employees.last_name, employees.department_id, departments.department_id, departments.location_id FROM employees, departments WHERE employees.department_id = depart
（1）内连接 vs 外连接 (左、右、满)
SQL 连接子句类似于关系代数中的连接操作。它将关系数据库中一个或多个表中的列组合起来，创建一组可以保存为表或按原样使用的集合。JOIN是一种通过使用每个表通用的值来组合来自一个或多个表的列的方法。JOINS是一项关键技能，也是一个常见的面试问题，可帮助您完成复杂数据库的大量工作。能够精确地操作 JOIN 查询将为您带来额外的优势。
来源：blog.csdn.net/zt15732625878/article/details/79074123 https://www.jb51.net/article/205675.htm
说明：上述多表查询中出现的问题称为：笛卡尔积的错误，结果是将每个员工分配了所有的部门所产生的
连接查询可以实现多个表的查询，当查询的字段数据来自不同的表就可以使用连接查询来完成。
众所周知，Spark的核心是RDD（Resilient Distributed Dataset）即弹性分布式数据集，属于一种分布式的内存系统的数据集应用。Spark主要优势就是来自RDD本身的特性，RDD能与其他系统兼容，可以导入外部存储系统的数据集，例如，HDFS、HBase或者其他Hadoop数据源。 1、RDD的基本运算 RDD运算类型说明转换（Transformation）转换运算将一个RDD转换为另一个RDD，但是由于RDD的lazy特性，转换运算不会立刻实际执行，它会等到执行到“动作”运算，才会
2020年6月18日，开发了近两年（自2018年10月份至今）的Apache Spark 3.0.0正式发布！
Pyspark学习笔记（一）—序言及目录 Pyspark学习笔记（二）— spark-submit命令 Pyspark学习笔记（三）— SparkContext 与 SparkSession Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上） Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（下）
前提条件：这些一起查询的表之间是有关系的（一对一、一对多），它们之间一定是有关联字段，这个关联字段可能建立了外键，也可能没有建立外键。比如：员工表和部门表，这两个表依靠 “部门编号” 进行关联。
DQL（Data Query Language），即数据查询语言，用来查询数据记录。DQL 基本结构由 SELECT FROM、WHERE、JOIN 等子句构成。
2020年6月18日，开发了近两年（自2018年10月份至今）的Apache SparkTM 3.0.0正式发布！
当我们在处理关系型数据库时，常常需要从多个表中获取数据，并且可能存在某些表之间没有完全匹配的记录。在这种情况下，LEFT JOIN操作可以派上用场。本文将详细介绍 LEFT JOIN 的概念、语法和用法，以及一些实际应用示例。
当遇到常见的统计总数、计算平局值等操作，可以使⽤聚合函数来实现，常见的聚合函数有：
将Hadoop配置成伪分布式，将多个节点放在同一台电脑上。HDFS中包含两个重要的组件：namenode和datanode
本文中我们将探讨数据框的概念，以及它们如何与PySpark一起帮助数据分析员来解读大数据集。
pyspark: • pyspark = python + spark • 在pandas、numpy进行数据处理时，一次性将数据读入 内存中，当数据很大时内存溢出，无法处理；此外，很 多执行算法是单线程处理，不能充分利用cpu性能 spark的核心概念之一是shuffle，它将数据集分成数据块， 好处是： • 在读取数据时，不是将数据一次性全部读入内存中，而 是分片，用时间换空间进行大数据处理 • 极大的利用了CPU资源 • 支持分布式结构，弹性拓展硬件资源。
SQL JOIN 是在关系型数据库中常用的操作，用于将两个或多个表中的数据合并起来，以满足查询需求。本文将介绍 SQL JOIN 的基本概念、不同类型的 JOIN，以及使用示例。
1、 排序1.1、作用使用 MySQL 的 ORDER BY 子句对读取的数据进行排序，返回搜索结果1.2、语法SELECT field1, field2,...fieldN FROM table_name1, table_name2...ORDER BY field1 [ASC [DESC][默认 ASC]], [field2...] [ASC [DESC][默认 ASC]]你可以使用任何字段来作为排序的条件，从而返回排序后的查询结果。你可以设定多个字段来排序。你可以使用 ASC 或 DESC 关键字来设
转载自 http://www.jb51.net/article/39432.htm
！笛卡尔积是指在数学中，两个集合X和Y的笛卡尔积（Cartesian product），又称直积，表示为X * Y，第一个对象是X的成员
在SELECT语句中使用星号“”通配符查询所有字段 在SELECT语句中指定所有字段 select from TStudent;
1 大数据简介 大数据是这个时代最热门的话题之一。但是什么是大数据呢?它描述了一个庞大的数据集，并且正在以惊人的速度增长。大数据除了体积(Volume)和速度(velocity)外，数据的多样性(va
数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合，是存储和管理数据的仓库。本质上就是存储数据的文件系统。
RDD（弹性分布式数据集） 是 PySpark 的基本构建块，是spark编程中最基本的数据对象； 它是spark应用中的数据集，包括最初加载的数据集，中间计算的数据集，最终结果的数据集，都是RDD。 从本质上来讲，RDD是对象分布在各个节点上的集合，用来表示spark程序中的数据。以Pyspark为例，其中的RDD就是由分布在各个节点上的python对象组成，类似于python本身的列表的对象的集合。区别在于，python集合仅在一个进程中存在和处理，而RDD分布在各个节点，指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】 这里多提一句，尽管可以将RDD保存到硬盘上，但RDD主要还是存储在内存中，至少是预期存储在内存中的，因为spark就是为了支持机器学习应运而生。 一旦你创建了一个 RDD，就不能改变它。
1）内连接：join, inner join 2）外连接：left join, left outer join, right join, right outer join, union; 3) 交叉连接：cross join
前提条件：这些一起查询的表之间是有关系的（一对一、一对多），它们之间一定是有关联字段，这个
前提条件：这些一起查询的表之间是有关系的（一对一、一对多），它们之间一定是有关联字段，这个 关联字段可能建立了外键，也可能没有建立外键。比如：员工表和部门表，这两个表依靠“部门编号”进 行关联。
通过子查询不难看出，可以根据employee_id查到department_id,然后根据deparment_id查到location_id然后查city字段就行了
可给数据列取一个新别名 可给表取一个新别名 可把经计算或总结的结果用另外一个新名称来代替
当今信息时代，数据堪称是最宝贵的资源。沿承系列文章，本文对SQL、Pandas和Spark这3个常用的数据处理工具进行对比，主要围绕数据查询的主要操作展开。
不可否认，spark是一种大数据框架，它的出现往往会有Hadoop的身影，其实Hadoop更多的可以看做是大数据的基础设施，它本身提供了HDFS文件系统用于大数据的存储，当然还提供了MR用于大数据处理，但是MR有很多自身的缺点，针对这些缺点也已经有很多其他的方法，类如针对MR编写的复杂性有了Hive，针对MR的实时性差有了流处理Strom等等，spark设计也是针对MR功能的，它并没有大数据的存储功能，只是改进了大数据的处理部分，它的最大优势就是快，因为它是基于内存的，不像MR每一个job都要和磁盘打交道，所以大大节省了时间，它的核心是RDD,里面体现了一个弹性概念意思就是说，在内存存储不下数据的时候，spark会自动的将部分数据转存到磁盘，而这个过程是对用户透明的。
进行多表连接查询，掌握多表连接查询的连接条件或连接谓词，理解内连接、左连接和右连接的含义并熟练操作。
内连接：[inner] join：从左表中取出每一条记录,去右表中与所有的记录进行匹配: 匹配必须是某个条件在左表中与右表中相同最终才会保留结果,否则不保留.
SQL多表查询是指在一个SQL语句中查询多个表，以获取更丰富的数据信息。多表查询是SQL语言的一个重要特性，它可以帮助我们更方便地处理关联数据，从而更好地满足业务需求。
SQL全称Structured Query Language，说人话就是结构化查询语言。毫不夸张地说，它是数据分析必会技能Top1，因为没有哪个初级数据分析师的面试能跨过SQL技能考核这一项的。
SparkSql SparkSql是架构在spark计算框架之上的分布式Sql引擎，使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理，提供的DSL可以直接使用scala语言完成sql查询，同时也使用thrift server提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了Data Source API，用户通过这套API可以自己开发一套Connector，直接查询各类数据源，包括NoSql、RDBMS、搜索引擎以及HDFS等分布式FS上的文件等。和SparkSql类似的
select 表别名.字段名... from 表1 as 表1别名，表2 表2别名... [条件]；
spark-submit 提交圆周率的计算代码 */examples/src/main/python/pi.py*
例 2：查询 tb_course 表中的 id 字段和 tb_students_info 表中的 course_id 字段相等的内容
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