Spark SCALA - 连接两个数据帧，其中一个数据帧中的连接值位于第二个数据帧中的两个字段之间

Question

我有两个数据框（删除与问题无关的字段）：

df1: org.apache.spark.sql.DataFrame = [rawValue: bigint]
df2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [startLong: bigint, endLong: bigint]

我现在想加入两个数据框：

rawValue(df1) >= startLong(df2) AND <= endLong(df2)

有人能推荐一种有效的方法吗？我想到的一个选项是flatmap df2，然后直接join，但如果有一种有效的方式来执行上述连接，我不想这样做。

Answer 1

您可以直接使用加入两个数据框时的条件

让我举一个例子来说明。我创建了两个与你提到的相同的dataframes

val df1 = Seq((2L), (5L), (15L), (9L)).toDF("rawValue")
//df1: org.apache.spark.sql.DataFrame = [rawValue: bigint]

val df2 = Seq((3L, 5L), (10L, 16L), (9L, 9L)).toDF("startLong", "endLong")
//df2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [startLong: bigint, endLong: bigint]

  

    

我现在想要加入两个数据帧，其中rawValue（df1）＆gt; = startLong（df2）AND＆lt; = endLong（df2）

  

对于，您可以将条件用作

df1.join(df2, df1("rawValue") >= df2("startLong") && df1("rawValue") <= df2("endLong")).show(false)

应该给你

+--------+---------+-------+
|rawValue|startLong|endLong|
+--------+---------+-------+
|5       |3        |5      |
|15      |10       |16     |
|9       |9        |9      |
+--------+---------+-------+