发一下spark 读取Parquet合并schema的源码，带注释

好的，以下是Spark读取Parquet并合并schema的源码，带注释：

// 首先创建一个SparkSession对象
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("MergeParquetSchema")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

// 设置合并schema的函数
def mergeSchemas(schemaList: Seq[StructType]): StructType = {
  // 首先获取所有字段名
  val allFields = schemaList.flatMap(_.fields)
    .map(field => (field.name.toLowerCase, field)).toMap

  // 再根据字段名进行分组
  val groupedFields = allFields.groupBy(_._1).mapValues(_.values.toList)

  // 对每个字段进行合并，并返回新的StructType
  StructType(groupedFields.mapValues { fields =>
    // 判断是否有重复的字段名
    if (fields.length == 1) {
      fields.head.dataType
    } else {
      // 如果有重复的字段名，则进行类型合并
      val fieldTypes = fields.map(_.dataType).distinct
      if (fieldTypes.length == 1) {
        // 如果类型相同，则返回该类型
        fieldTypes.head
      } else {
        // 否则返回String类型
        StringType
      }
    }
  }.values.toList)
}

// 读取Parquet文件，并合并schema
val df = spark.read
  .option("mergeSchema", "true") // 开启合并schema选项
  .parquet("path/to/parquet/files")
  .select("*") // 选择所有列

// 输出schema
df.printSchema()

// 关闭SparkSession
spark.stop()

在上面的代码中，我们首先创建了一个`SparkSession`对象，然后定义了一个`mergeSchemas`函数，用于合并多个`StructType`类型的schema。在该函数中，我们首先获取所有字段名，并将它们按照字段名进行分组，然后对每个分组中的字段进行合并，最终返回一个新的`StructType`类型的schema。

接下来，我们使用`SparkSession`对象的`read`方法读取Parquet文件，并开启合并schema选项，然后使用`select("*")`方法选择所有列。最后，我们输出了数据集的schema，并关闭了`SparkSession`对象。