Spark 使用左外连接给出不正确的结果答案

【问题标题】：Spark is Giving Incorrect Results with Left Outer JoinSpark 使用左外连接给出不正确的结果
【发布时间】：2021-03-05 21:58:31
【问题描述】：

我在 PySpark 中做一个简单的左外连接，但它没有给出正确的结果。请看下文。值 5（在 A 列中）介于 1（B 列）和 10（C 列）之间，这就是为什么 B 和 C 应该在第一行的输出表中。但我得到了空值。我已经在 3 种不同的 RDBM MS SQL、PostGres 和 SQLite 中进行了尝试，所有这些都给出了正确的结果。 Spark 中可能存在的错误？？

Table x
+---+
|  A|
+---+
|  5|
| 15|
| 20|
| 50|
+---+

Table y
+----+----+---+
|   B|   C|  D|
+----+----+---+
|   1|  10|abc|
|  21|  30|xyz|
|null|null| mn|
|  11|  20|  o|
+----+----+---+


SELECT x.a, y.b, y.c, y.d
FROM x LEFT OUTER JOIN
     y
     ON x.a >= y.b AND x.a <= y.c

+---+----+----+----+
|  a|   b|   c|   d|
+---+----+----+----+
|  5|null|null|null|
| 15|  11|  20|   o|
| 20|  11|  20|   o|
| 50|null|null|null|
+---+----+----+----+

【问题讨论】：

你能创建小提琴吗，例如dbfiddle.uk
这是正确的输出：dbfiddle.uk/…
我的第一个猜测是Spark中的数据类型是字符串而不是数字。
不错的猜测，但不是，我确保将 A、B、C 列强制转换为 int 并给出完全相同的结果。
不能用整数类型重现，但可以用字符串类型重现。

标签： sql apache-spark pyspark apache-spark-sql

【解决方案1】：

语法左连接 enter link description here

SELECT column1, column2 ... 
FROM table_A
LEFT JOIN table_B ON join_condition
WHERE row_condition

也许对你有帮助

SELECT x.a, y.* 
FROM x LEFT JOIN y ON x.id = y.xID 
WHERE x.a >= y.b AND x.a <= y.c

【讨论】：

我熟悉语法及其工作原理。我的意思是 Spark 产生的结果与其他 3 个 RDBM 不同。
要获得真正的 LEFT JOIN 结果，应将表 y 条件从 WHERE 移至 ON。

【解决方案2】：

问题在于 Spark 将列加载为字符串，而不是整数。 Spark 正在对字符串进行 >= 和

x=x.withColumn('A',x['A'].cast('int'))
y=y.withColumn('B',x['B'].cast('int'))
y=y.withColumn('C',x['C'].cast('int'))

【讨论】：

对于小型示例表，InferSchema 也由于某种原因无法正常工作。有谁知道为什么？