如何从Scala中有很多条目的其他数据框中更新基于列的Spark数据框？

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

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Column-based DataFrame Update")
  .getOrCreate()

// 创建要更新的基于列的Spark DataFrame
val baseDF = spark.createDataFrame(Seq(
  (1, "John", 25),
  (2, "Jane", 30),
  (3, "Tom", 35)
)).toDF("id", "name", "age")

// 创建包含更新数据的DataFrame
val updateDF = spark.createDataFrame(Seq(
  (1, "John Doe", 26),
  (2, "Jane Smith", 31)
)).toDF("id", "name", "age")

// 使用join操作将两个DataFrame连接起来，并更新基于列的DataFrame
val updatedDF = baseDF.as("base")
  .join(updateDF.as("update"), Seq("id"), "left_outer")
  .select(
    col("base.id"),
    coalesce(col("update.name"), col("base.name")).as("name"),
    coalesce(col("update.age"), col("base.age")).as("age")
  )

// 打印更新后的DataFrame
updatedDF.show()