开发者学堂课程【大数据 Spark 2020版（知识精讲与实战演练）第三阶段：连接操作_连接类型_semi&；anti】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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连接操作_连接类型_semi&；anti
连接类型
本节课介绍最后两种连接方式，一种是 Leftsemi，一种是 Leftanti
如果有两个表，一个是员工表，一个是部门表，现在要查看已经入职但未分配部门的员工，只需要判断员工表中部门 Id 是否为空。
但有时这种方法不一定准确，异常情况：假如张三由部门 A 调到部门 B，张三档案有部门 ID 但是一个临时部门，但部门 A 已经不再关联张三。做法：进行连接，查看张三是否连上，连不上就显示出来。
集合示意图：
中间相交部分是能连接上的数据，但是要求在结果集中不显示此部分，只显示左侧未连接上的部分，这种连接是 LeftAnti
如果显示的是左侧连接上的数据，这种连接 LeftSemi
1.Leftanti
LeftAnti 是一种特殊的连接形式,和左外连接类似,但是其结果集中没有右侧的数据,只包含左边集合中没连接上的数据,如图：
2. Leftsemi
和 LeftAnti恰好相反,LeftSemi 的结果集也没有右侧集合的数据,但是只包含左侧集合中连接上的数据，如图：
LeftAnti 和 LeftSemi 的共同点：都不显示右侧数据
编写代码：
@Test
def leftAntiSemi() : unit = {
//左连接 anti
person.join(cities,
person.col( colName = "cityId" ) === cities.col( colName = "id""),
joinType = "leftanti")
.show()
/sql 语句
spark.sql( sqlText = "select p.id， p.name " +
"from person p left anti join cities c ”+
"on p.cityId = c.id" )
.show()
//右连接
person.join(cities,
person.col( colName = "cityId" ) === cities.col( colName = "id""),
joinType = "Leftsemi")
.show()
/sql 语句
spark.sql( sqlText = "select p.id， p.name " +
"from person p left semi join cities c ”+
"on p.cityId = c.id" )
.show()
}
运行代码得到结果集：
LeftAnti 结果集
显示左侧未连接上的Danial数据。
LeftSemi 结果集：
总结：
LeftAnti 是只显示左侧未连接上的数据，LeftSemi 是只显示左侧连接上的数据，共同点是都不显示右侧数据。
