使用spark写 有a表的经纬度 和b表的经纬度求b表离a表最近的那行数据

可以使用Spark SQL中的空间函数来实现此功能。具体步骤如下：

1. 将a表和b表读入为Spark DataFrame。假设a表和b表都有经度（longitude）和纬度（latitude）两列。

2. 导入Spark SQL中的空间函数库。可以使用以下命令：

   import org.apache.spark.sql.functions._
   import org.apache.spark.sql.types._
   import org.apache.spark.sql.spatial._

3. 将经纬度列转换为Point类型。可以使用以下命令：

   val aDF = aDF.withColumn("point", point($"longitude", $"latitude"))
   val bDF = bDF.withColumn("point", point($"longitude", $"latitude"))

4. 使用crossJoin函数将a表和b表进行笛卡尔积操作，得到一个新表。可以使用以下命令：

   val crossDF = aDF.crossJoin(bDF)

5. 使用ST_Distance函数计算每行数据的距离，然后使用groupBy和min函数找到离a表最近的那行数据。可以使用以下命令：

   val resultDF = crossDF
     .withColumn("distance", st_distance($"point", $"point_1"))
     .groupBy($"a.id")
     .agg(min(struct($"distance", $"b.*")).as("min_data"))
     .select($"a.*", $"min_data.*")

其中，a.id是a表中的唯一标识，b.*表示选择b表中的所有列，min_data.*表示选择最近的那行数据的所有列。

最终的resultDF即为离a表最近的那行数据。