modify

notes/SparkSQL联结操作.md

@@ -0,0 +1,57 @@
+## 一、简介
+
+
+
+## 二、 数据准备
+
+分别创建员工和部门datafame，并注册为临时视图，代码如下：
+
+```scala
+val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate()
+
+val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json")
+empDF.createOrReplaceTempView("emp")
+
+val deptDF = spark.read.json("/usr/file/json/dept.json")
+deptDF.createOrReplaceTempView("dept")
+```
+
+两表字段中所有字段如下：
+
+```properties
+emp员工表
+ |-- ENAME: 员工姓名
+ |-- DEPTNO: 部门编号
+ |-- EMPNO: 员工编号
+ |-- HIREDATE: 入职时间
+ |-- JOB: 职务
+ |-- MGR: 上级编号
+ |-- SAL: 薪资
+ |-- COMM: 奖金  
+```
+
+```properties
+dept部门表
+ |-- DEPTNO: 部门编号
+ |-- DNAME:  部门名称
+ |-- LOC:    部门所在城市
+```
+
+> 注：emp.json，dept.json可以在本仓库的resources目录进行下载。
+
+
+
+## 三、联结操作
+
+### 3.1 Inner Joins 
+
+```scala
+// 1.定义联结表达式
+val joinExpression = empDF.col("deptno") === deptDF.col("deptno")
+// 2.联结查询 
+empDF.join(deptDF,joinExpression).select("ename","dname").show()
+
+// 等价SQL如下：
+spark.sql("SELECT ename,dname FROM emp JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()
+```
+