MySQL+关联（上）

---

飞谷云 MySQL 第3讲

MySQL+表连接

课程概要：

• 回顾第二讲
• 表关联
• 文件关联
• 把数据导入Spark-SQL (DataFrame)

---

一、回顾第二讲

1、数据库基本内容

• 表
  • 列
    • 主键
    • 索引
  • 行

2、数据导入（出）

• mysql
  • sql 命令
  • 工具（mysqldump，mysqlimport）
  • 客户端

• python
  • pd.read_csv(path/file)

---

二、表关联

• 表关联类型
  • 内连接（内连接）：
    • 仅显示满足条件的行
    • 下面两种写法：
    • From T1, T2 where T1.ID=T2.ID
    • From T1 inner join T2 ON T1.ID=T2.ID

• 左链接（左连接）：
  • 显示左表T1中的所有行，并把右表T2中符合条件加到左表T1中
  • From T1 left outer join T2 ON T1.ID=T2.ID

• 右链接（左连接）：
  • 显示左表T1中的所有行，并把左表T1中符合条件加到右表T2中
  • From T1 right outer join T2 ON T1.ID=T2.ID

• 全连接
  -显示左表T1、右表T2两边中的所有行，即把左联结果表+右联结果表组合在一起，然后过滤掉重复的
• From T1 full outer join T2 ON T1.ID=T2.ID

---

三、文件关联

• 文件关联类型：
  • 与表关联一样
    • 通过主键或一些字段
  • 如何实现
    • 通过一列或多列

---

四、把数据导入Spark-SQL

• Spark-SQL 简介：
  • Hadoop+MapReduce -> hive -> Shark -> Spark-SQL

• RDD 与 DataFrame
  • DataFrame 是以 RDD 为基础的分布式数据集
  • DataFrame 类似于传统数据库的表
  • DataFrame 带有 Schema元数据（类似表结构信息）
  • 操作 RDD、DataFrame: Transformation 和 action

• 生成 DataFrame
  • 初始化环境，实例化 SparkContext(sc)得SQLContext（对象）
  • 创建 DataFrame(源于 RDD或其他数据源)
  • 调用 DataFrame操作