大数据场景下，联表远比微小型关系型数据库中使用的频繁。网上有句话：
[En]
In the big data scenario, concatenated tables are used much more frequently than in micro relational databases. There is a saying on the Internet:
传统数据库单机模式做Join的场景毕竟有限，也建议尽量减少使用Join。
然而大数据领域就完全不同，Join是标配，OLAP业务根本无法离开表与表之间的关联，对Join的支持成熟度一定程度上决定了系统的性能，夸张点说，'得Join者得天下'。
-- <a href="http://hbasefly.com/2017/03/19/sparksql-basic-join/" rel="noopener"><span>SparkSQL – 有必要坐下来聊聊Join – 有态度的HBase/Spark/BigData (hbasefly.com)</span></a>
不同数据库引擎对JOIN的实现算法一般不同，我们最常用的mysql中的join实现是Nested Loop Join （MySQL中Join算法实现原理通俗易懂_墨卿风竹的博客-CSDN博客），Spark中支持的要更广泛。
下面我们创造两个DF来进行测试。
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