在某次使用sparksql中的union合并两个DataFrame时，发现总是报类型不匹配的错误，但是检查后发现两个DataFrame中无论是列名和列的类型，都是完全相同的，下面复现一下这个错误object SqlTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
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Logger.getLogger("org")
对于SQL的Join，在学习起来可能是比较乱的。我们知道，SQL的Join语法有很多inner的，有outer的，有left的，有时候，对于Select出来的结果集是什么样子有点不是很清楚。Coding Horror上有一篇文章,通过文氏图 Venn diagrams 解释了SQL的Join。我觉得清楚易懂，转过来。假设我们有两张表。Table A 是左边的表。Table B 是右边的表。其各有四
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2024-08-10 09:26:28
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在上一篇博文中，我们深入的了解了SparkSql中的sql语句经过DDLParser、SparkSQLParser和SqlParser处理后得到了一个树结构的Unresolved Logical Plan，这也是我们每一次使用sparkSql时必然会执行的，但是对于一些不是立刻需要返回结果的造作，执行到这边也就结束了，只有遇到哪些诸如show，collect等需要立刻的返回结果的操作，我们才会继续
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2023-12-15 11:42:21
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JOIN用于按照ON条件联接两个表，主要有四种：INNER JOIN：内部联接两个表中的记录，仅当至少有一个同属于两表的行符合联接条件时，内联接才返回行。我理解的是只要记录不符合ON条件，就不会显示在结果集内。LEFT JOIN / LEFT OUTER JOIN：外部联接两个表中的记录，并包含左表中的全部记录。如果左表的某记录在右表中没有匹配记录，则在相关联的结果集中右表的所有选择列表列均为空值
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2023-12-12 12:07:22
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join 是两张表做交连后里面条件相同的部分记录产生一个记录集；union的记录集 ；
原创
2022-09-19 13:58:49
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表的连接分成好几种类型。内连接（inner join）外连接（outer join）左连接（left join）右连接（right join）全连接（full join）LEFT ANTI JOIN只返回两张表匹配的记录，这叫内连接（inner join）。返回匹配的记录，以及表 A 多余的记录，这叫左连接（left join）。返回匹配的记录，以及表 B 多余的记录，这叫右连接（right jo
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2023-10-19 17:32:13
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内外连接 ：多表的连接分为内连接和外连接内连接实际上利用where子句对两种表形成的笛卡儿积进行选择。之前的查询语句都是内连接。内连接语法：select 字段 from [表名称] inner join [表名称] on [连接条件] [其余条件]外连接
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2024-01-13 04:06:20
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1.JOIN和UNION区别join 是两张表做交连后里面条件相同的部分记录产生一个记录集，union是产生的两个记录集(字段要一样的)并在一起，成为一个新的记录集 。JOIN用于按照ON条件联接两个表，主要有四种：INNER JOIN：内部联接两个表中的记录，仅当至少有一个同属于两表的行符合联接条
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2017-08-31 19:23:00
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1.JOIN和UNION区别join 是两张表做交连后里面条件相同的部分记录产生一个记录集，union是产生的两个记录集(字段要一样的)并在一起，成为一个新的记录集 。
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2012-04-17 08:32:00
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1.JOIN和UNION区别join 是两张表做交连后里面条件相同的部分记录产生一个记录集，union是产生的两个记录集(字段要一样的)并在一起，T JOIN...
原创
2023-09-20 14:35:20
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1. 排名函数与PARTITION BY --所有数据
SELECT * FROM dbo.student AS a INNER JOIN dbo.ScoreTB AS b ON a.Id = b.stuid
WHERE scorename = '语文'
-------------------------------------------
--ROW_NUMBER() 的使用 生成列从1
1，join 和 unionjoin连接属于表之间的水平操作，而union 是表之间的垂直操作。简单讲就是水平操作主要是为了获得列数据，垂直操作是为了获得行数据cross join 交叉连接 ansi 89 支持 &
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2023-11-24 23:15:18
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引言join是SQL中的常用操作，良好的表结构能够将数据分散到不同的表中，使其符合某种规范(mysql三大范式)，可以最大程度的减少数据冗余，更新容错等，而建立表和表之间关系的最佳方式就是join操作。对于Spark来说有3种Join的实现，每种Join对应的不同的应用场景(SparkSQL自动决策使用哪种实现范式)： 1.Broadcast Hash Join：适合一张很小的表和一张大表进行J
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2024-02-02 13:11:58
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join 是两张表做交连后里面条件相同的部分记录产生一个记录集，union是产生的两
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2022-09-15 14:06:35
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union：对两个结果集进行并集操作，不包括重复的行同时进行默认的规则排序 union all：对两个结果集进行并集操作，包括重复行不进行排序操作 ...
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2021-07-18 12:01:00
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应基于是否允许重复行存在以及对性能的需求。在不需要去重且追求效率的场景下，反之，如果需要去除重复结果，则应使用。都是SQL中的集合操作符，用于合并两个或多个。
原创
2024-05-26 16:55:41
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假设我们有两张表。Table A 是左边的表。Table B 是右边的表。其各有四条记录，其中有两条记录name是相同的，如下所示：让我们看看不同JOIN的不同
A表
id
name
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精选
2013-04-13 12:09:12
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对于SQL的Join，在学习起来可能是比较乱的。我们知道，SQL的Join语法有很多inne
原创
2016-08-18 06:03:17
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转于：http://justcoding.iteye.com/blog/2006487这是一篇来自Coding Horror的文章。SQL的Join语法有很多：有inner的，有outer的，有left的，有时候，对于Select出来的结果集是什么样子有点不是很清楚。假设我们有两张表。
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2014-02-08 14:04:00
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得清楚易懂，转过来。 假设我们有两张表。Table A...
原创
2023-05-17 19:27:45
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