在Scala中追加/联合多个数据帧

在Scala中，可以使用DataFrame的union或unionAll方法来追加/联合多个数据帧。

DataFrame是一种分布式数据集，类似于关系型数据库中的表，它具有丰富的操作和转换方法。在Scala中，DataFrame是通过Spark SQL库来实现的。

要追加/联合多个数据帧，可以使用union或unionAll方法。这两个方法的作用是将两个数据帧按行合并成一个新的数据帧。

union方法会自动去除重复的行，而unionAll方法会保留所有行，包括重复的行。

下面是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame}

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("DataFrame Union Example")
  .master("local")
  .getOrCreate()

// 创建数据帧1
val df1 = spark.createDataFrame(Seq(
  (1, "John"),
  (2, "Mike")
)).toDF("id", "name")

// 创建数据帧2
val df2 = spark.createDataFrame(Seq(
  (3, "Alice"),
  (4, "Bob")
)).toDF("id", "name")

// 追加/联合数据帧
val unionDF = df1.union(df2)

// 显示结果
unionDF.show()

上述代码中，首先创建了两个数据帧df1和df2，然后使用union方法将它们追加/联合成一个新的数据帧unionDF。最后，使用show方法显示结果。

这是一个简单的示例，实际应用中可以根据具体需求进行更复杂的操作和转换。

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