Spark SQL中的OUTER和FULL_OUTER之间有区别吗？

Question

Spark SQL文档指定join()支持以下联接类型：

必须是以下之一：内部，交叉，外部，完整，完整_外部，左，左_外部，右，右_外部，左_半和left_anti。

Spark SQL Join（）

有什么区别outer和full_outer？我怀疑不是，我怀疑它们只是彼此的同义词，但想弄清楚。

Answer 1

outer和之间没有区别full_outer- 它们是相同的。请参阅以下答案以进行演示：Spark 中的各种联接类型是什么？

Answer 2

Spark v2.4.0 连接代码（_ 已被抑制）：

case "inner" => Inner
case "outer" | "full" | "fullouter" => FullOuter
case "leftouter" | "left" => LeftOuter
case "rightouter" | "right" => RightOuter
case "leftsemi" => LeftSemi
case "leftanti" => LeftAnti
case "cross" => Cross

所以 Spark 确实支持：Inner、FullOuter、LeftOuter、RightOuter、LeftSemi、LeftAnti 和 Cross。

简单的例子，给出：

+---+-----+
| id|value|
+---+-----+
|  1|   A1|
|  2|   A2|
|  3|   A3|
|  4|   A4|
+---+-----+

和：

+---+-----+
| id|value|
+---+-----+
|  3|   A3|
|  4|   A4|
|  4| A4_1|
|  5|   A5|
|  6|   A6|
+---+-----+

你得到：

外连接

+----+-----+----+-----+
|  id|value|  id|value|
+----+-----+----+-----+
|null| null|   5|   A5|
|null| null|   6|   A6|
|   1|   A1|null| null|
|   2|   A2|null| null|
|   3|   A3|   3|   A3|
|   4|   A4|   4|   A4|
|   4|   A4|   4| A4_1|
+----+-----+----+-----+

FULL_OUTER 连接

+----+-----+----+-----+
|  id|value|  id|value|
+----+-----+----+-----+
|null| null|   5|   A5|
|null| null|   6|   A6|
|   1|   A1|null| null|
|   2|   A2|null| null|
|   3|   A3|   3|   A3|
|   4|   A4|   4|   A4|
|   4|   A4|   4| A4_1|
+----+-----+----+-----+