scala spark读多个列数不同的csv文件，合并成一个dataframe

可以使用Spark的API中的read.csv方法读取多个列数不同的csv文件，然后使用Spark的API中的union方法将它们合并成一个dataframe。具体代码可以参考以下示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object CsvUnionExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("CsvUnionExample")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // 读取多个列数不同的csv文件，每个文件的列数可以不同
    val df1 = spark.read
      .option("header", "true")
      .option("inferSchema", "true")
      .csv("path/to/csv/file1.csv")

    val df2 = spark.read
      .option("header", "true")
      .option("inferSchema", "true")
      .csv("path/to/csv/file2.csv")

    val df3 = spark.read
      .option("header", "true")
      .option("inferSchema", "true")
      .csv("path/to/csv/file3.csv")

    // 合并多个dataframe成一个dataframe
    val result = df1.union(df2).union(df3)

    result.show()

    spark.stop()
  }
}

希望这个回答能够帮助到你！