spark：合并两个数据帧，如果两个数据帧中的ID重复，df1中的行覆盖df2中的行

Question

有两个数据帧：df1 和 df2 具有相同的架构。ID 是主键。

我需要合并两个 df1 和 df2。这可以通过union除了一个特殊要求来完成：如果 df1 和 df2 中存在具有相同 ID 的重复行。我需要将那个保留在 df1 中。

df1：

ID col1 col2
1  AA   2019
2  B    2018

df2：

ID col1 col2
1  A    2019
3  C    2017

我需要以下输出：

df1：

ID col1 col2
1  AA   2019
2  B    2018
3  C    2017

这该怎么做？谢谢。我认为可以注册两个 tmp 表，进行完全连接并使用coalesce. 但我不喜欢这种方式，因为实际上大约有 40 列，而不是上面示例中的 3 列。

Answer 1

鉴于两个 DataFrame 具有相同的架构，您可以简单地df1与&的left_anti连接合并：df2df1

df1.union(df2.join(df1, Seq("ID"), "left_anti")).show
// +---+---+----+
// | ID|co1|col2|
// +---+---+----+
// |  1| AA|2019|
// |  2|  B|2018|
// |  3|  C|2017|
// +---+---+----+