简述Spark join的分类 ？
参考答案：
Spark join的分类主要包括以下几种：
- Inner Join（内连接）：只返回两个数据集中键匹配的记录。简单来说，它会从输入数据集中输出那些满足连接条件的记录。
- Outer Join（外连接）：保留了两个数据集中的所有记录。如果某个记录在其中一个数据集中存在，但在另一个数据集中没有匹配的记录，那么该记录在结果集中对应的字段会用null填充。具体的外连接类型还包括：
- Left Outer Join（左外连接）：保留左边数据集中的所有记录，如果右边数据集中没有匹配的记录，则对应的字段用null填充。
- Right Outer Join（右外连接）：与左外连接相反，保留右边数据集中的所有记录，如果左边数据集中没有匹配的记录，则对应的字段用null填充。
- Full Outer Join（全外连接）：同时保留两个数据集中的所有记录，如果某个记录在其中一个数据集中存在，但在另一个数据集中没有匹配的记录，那么该记录在结果集中对应的字段会用null填充。
- Left Semi Join（左半连接）：只返回左边数据集中存在匹配的记录，而不返回右边数据集的字段。它等价于数据库中的in操作，用于枚举查询。
- Left Anti Join（左反连接）：只返回左边数据集中不存在匹配的记录，而不返回右边数据集的字段。它等价于数据库中的not in操作，用于非枚举查询。
这些join类型在Spark中用于处理和分析大规模数据集时，根据具体需求选择合适的join类型能够有效地提高数据处理效率。