基于现有行在Scala-Spark数据帧中添加新行

在Scala-Spark数据帧中添加新行可以通过以下步骤实现：

创建一个新的数据行（Row）对象，该对象包含要添加的数据。数据行对象可以使用Row类的构造函数创建，传入相应的数据值。
获取原始数据帧的模式（Schema），可以使用df.schema方法获取。模式描述了数据帧中每列的名称和数据类型。
使用原始数据帧的sparkSession对象创建一个新的数据帧（DataFrame）对象，该对象包含要添加的数据行。可以使用sparkSession.createDataFrame方法，传入数据行对象和模式。
使用原始数据帧的union方法将原始数据帧和新数据帧合并成一个新的数据帧。union方法将两个数据帧按行合并，返回一个包含所有行的新数据帧。

下面是一个示例代码：

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

// 创建SparkSession对象
val spark = SparkSession.builder().appName("AddRowExample").getOrCreate()

// 原始数据帧
val originalDF = spark.createDataFrame(Seq(
  (1, "John"),
  (2, "Jane"),
  (3, "Alice")
)).toDF("id", "name")

// 要添加的新行数据
val newRow = Row(4, "Bob")

// 获取原始数据帧的模式
val schema = originalDF.schema

// 创建新的数据帧
val newDF = spark.createDataFrame(Seq(newRow), schema)

// 合并原始数据帧和新数据帧
val resultDF = originalDF.union(newDF)

// 打印结果数据帧
resultDF.show()

这个例子中，原始数据帧包含两列（id和name），新行数据包含两个值（id和name）。通过创建新的数据帧并使用union方法将原始数据帧和新数据帧合并，最终得到包含所有行的新数据帧。