使用spark datafram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

假设a表的经度和纬度分别为a_longitude和a_latitude，b表的经度和纬度分别为b_longitude和b_latitude，可以按照以下步骤使用Spark DataFrame实现：

1. 将a表和b表加载为DataFrame，并添加列distance用于存储两个点之间的距离：

from pyspark.sql.functions import acos, cos, radians, sin, lit, sqrt

# 加载a表和b表为DataFrame
a_df = spark.read.format("csv").load("path/to/a.csv", header=True)
b_df = spark.read.format("csv").load("path/to/b.csv", header=True)

# 添加列distance，计算两点之间的距离（单位：千米）
a_df = a_df.withColumn("distance", lit(0))
b_df = b_df.withColumn("distance", acos(
    sin(radians(b_latitude)) * sin(radians(a_latitude)) + 
    cos(radians(b_latitude)) * cos(radians(a_latitude)) *
    cos(radians(b_longitude) - radians(a_longitude))
) * lit(6371))

2. 对b表按照距离从小到大排序，并取第一行作为结果：

from pyspark.sql.functions import asc

# 对b表按照距离从小到大排序
b_df = b_df.orderBy("distance", ascending=True)

# 取第一行作为结果
result = b_df.limit(1)

3. 如果需要将结果与a表合并，可以使用join操作：

# 将结果与a表合并
result = result.join(a_df, lit(1))

完整代码如下：

from pyspark.sql.functions import acos, cos, radians, sin, lit, sqrt, asc

# 加载a表和b表为DataFrame
a_df = spark.read.format("csv").load("path/to/a.csv", header=True)
b_df = spark.read.format("csv").load("path/to/b.csv", header=True)

# 添加列distance，计算两点之间的距离（单位：千米）
a_df = a_df.withColumn("distance", lit(0))
b_df = b_df.withColumn("distance", acos(
    sin(radians(b_latitude)) * sin(radians(a_latitude)) + 
    cos(radians(b_latitude)) * cos(radians(a_latitude)) *
    cos(radians(b_longitude) - radians(a_longitude))
) * lit(6371))

# 对b表按照距离从小到大排序
b_df = b_df.orderBy("distance", ascending=True)

# 取第一行作为结果
result = b_df.limit(1)

# 将结果与a表合并
result = result.join(a_df, lit(1))