如何在Scala中对这两个Spark Dataframe求和？

在Scala中，可以使用Spark的DataFrame API来对两个DataFrame进行求和操作。下面是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Summing DataFrames in Scala")
  .getOrCreate()

// 创建两个DataFrame
val df1 = spark.createDataFrame(Seq(
  (1, 10),
  (2, 20),
  (3, 30)
)).toDF("id", "value")

val df2 = spark.createDataFrame(Seq(
  (1, 100),
  (2, 200),
  (3, 300)
)).toDF("id", "value")

// 对两个DataFrame进行求和
val sumDF = df1.join(df2, Seq("id"))
  .select(df1("id"), (df1("value") + df2("value")).alias("sum"))

// 显示结果
sumDF.show()

上述代码中，首先创建了一个SparkSession对象，然后使用createDataFrame方法创建了两个DataFrame对象df1和df2，分别包含id和value两列。接下来，使用join方法将两个DataFrame按照id列进行连接，并使用select方法计算两个value列的和，将结果命名为sum。最后，使用show方法显示结果。

这里使用了Spark的DataFrame API中的一些常用函数，如join、select和alias。在实际应用中，可以根据具体需求使用其他函数和操作符来完成更复杂的求和操作。

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