如何累积运行spark sql聚合器？

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

// 创建SparkSession对象
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark SQL Aggregator")
  .master("local")
  .getOrCreate()

// 读取数据源，例如CSV文件
val data = spark.read
  .format("csv")
  .option("header", "true")
  .load("path/to/data.csv")

// 执行第一次聚合操作
val initialAggregation = data.groupBy("column1").sum("column2")

// 将第一次聚合结果保存到变量中
var cumulativeAggregation: DataFrame = initialAggregation

// 重复执行聚合操作并累积结果
for (i <- 1 to 10) {
  val newData = spark.read
    .format("csv")
    .option("header", "true")
    .load(s"path/to/data$i.csv")

  val newAggregation = newData.groupBy("column1").sum("column2")

  cumulativeAggregation = cumulativeAggregation.union(newAggregation)
}

// 对最终的聚合结果进行查询和分析
cumulativeAggregation.show()