当在Spark SQL中对两个Dataframe使用join时，当作为连接的字段的值含有null值。由于null表示的含义是未知，既不知道有没有，在SQL中null值与任何其他值的比较（即使是null）永远不会为真。故在进行连接操作时null == null不为True,所以结果中不会出现该条记录，即左侧表格的这条记录对应右侧的值均为null。示例如下：
table_a:
| date | serverId | lvSection |
|---|---|---|
| 2018-03-04 | 1 | 10 |
| 2018-03-05 | null | 9 |
| 2018-03-07 | 5 | 15 |
table_b:
| date | serverId | num |
|---|---|---|
| 2018-03-04 | 1 | 13 |
| 2018-03-05 | null | 4 |
| 2018-03-07 | 5 | 6 |
Dataset<Row> table_c = table_a.join(table_b, ScalaUtils.getScalaSeq(Lists.newArrayList("date","serverId")), "left")
table_c:
| date | serverId | lvSection | num |
|---|---|---|---|
| 2018-03-04 | 1 | 10 | 13 |
| 2018-03-05 | null | 9 | null |
| 2018-03-07 | 5 | 15 | 6 |
所以在使用join时应注意作为连接的字段出现null值的情况。
参考资料：
[1].Difference between === null and isNull in Spark DataDrame
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