spark实现3个dat的合并frame
时间: 2024-03-09 22:50:34 浏览: 12
可以使用Spark的DataFrame API来合并3个DataFrame。假设3个DataFrame分别为df1、df2和df3,它们的schema相同,可以使用union()方法将它们合并成一个DataFrame,代码如下:
```
// 导入SparkSession
import org.apache.spark.sql.SparkSession
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("MergeDataFrames")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
// 读取3个DataFrame
val df1 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/df1.csv")
val df2 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/df2.csv")
val df3 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/df3.csv")
// 合并3个DataFrame
val mergedDf = df1.union(df2).union(df3)
// 显示合并后的DataFrame
mergedDf.show()
```
上面的代码中,使用SparkSession创建一个Spark应用程序,然后读取3个csv文件,并使用union()方法将它们合并成一个DataFrame,最后显示合并后的DataFrame。注意,如果3个DataFrame的schema不同,需要使用join()或者merge()方法来合并。