Spark Dataframe Join - 重复列（非连接列）

Question

我有两个数据帧 df1（员工表）和 df2（部门表），其架构如下：

df1.columns
// Arrays(id,name,dept_id)

和

df2.columns
// Array(id,name)

在我将这两个表加入 df1.dept_id 和 df2.id 之后：

val joinedData = df1.join(df2,df1("dept_id")===df2("id"))
joinedData.columns
// Array(id,name,dept_id,id,name)

在将其保存在文件中时，

joined.write.csv("<path>")

它给出了错误：

 org.apache.spark.sql.AnalysisException: Duplicate column(s) : "name", "id" found, cannot save to file.;

我读过使用字符串序列来避免列重复，但这是针对要执行连接的列。我需要非连接列的类似功能。

有没有直接的方法可以将表名嵌入到重复列中以便保存？

我想出了一个匹配 dfs 列并重命名重复列以将表名附加到列名的解决方案。但是有直接的方法吗？

注意：这将是一个通用代码，仅包含执行连接的列详细信息。其余列仅在运行时已知。所以我们不能通过硬编码来重命名列。

Answer 1

我会通过确保它们具有不同的名称来保留所有列，例如通过在列名前添加一个标识符：

val df1Cols = df1.columns
val df2Cols = df2.columns

// prefixes to column names
val df1pf = df1.select(df1Cols.map(n => col(n).as("df1_"+n)):_*)
val df2pf = df2.select(df2Cols.map(n => col(n).as("df2_"+n)):_*)

df1pf.join(df2pf,
    $"df1_dept_id"===$"df2_id",
 )