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使用
concat()或concat_ws() SQL函数，可以将一个或多个列连接到Spark DataFrame上的单个列中。在文本中，将学习如何使用这些函数，还可以使用原始SQL通过Scala示例来连接列。
Preparing Data & DataFrame
val data = Seq(("James","A","Smith","2018","M",3000),
("Michael","Rose","Jones","2010","M",4000),
("Robert","K","Williams","2010","M",4000),
("Maria","Anne","Jones","2005","F",4000),
("Jen","Mary","Brown","2010","",-1)
)
val columns = Seq("fname","mname","lname","dob_year","gender","salary")
import spark.sqlContext.implicits._
val df = data.toDF(columns:_*)
df.show(false)
注意，我们需要导入spark对象上的implicits，它是SparkSession的一个实例，以便在Seq集合上使用toDF()，并在输出下面使用df.show()。
+-------+-----+--------+--------+------+------+
|fname |mname|lname |dob_year|gender|salary|
+-------+-----+--------+--------+------+------+
|James |A |Smith |2018 |M |3000 |
|Michael|Rose |Jones |2010 |M |4000 |
|Robert |K |Williams|2010 |M |4000 |
|Maria |Anne |Jones |2005 |F |4000 |
|Jen |Mary |Brown |2010 | |-1 |
+-------+-----+--------+--------+------+------+
Using Concat() function to concatenate DataFrame columns
spark sql提供了concat()函数来连接二个或多个DataFrame的列，使其变为一列。
语法
concat(exprs: Columns*): Column
它还可以获取不同整数类型的列，并将它们连接到单个列中。例如，它支持String,Int,Boolean和数据。
df.select(concat(col("fname"), lit(","), col("mname"), lit(","), col("lname")).as("FullName"))
该语句通过串联以分隔符逗号分割的fname，mname，lname列来创建"FullName"列。要添加定界符，我们使用了lit()函数。这样产生的输出只有一个串联的列。
+------------------+
|FullName |
+------------------+
|James,A,Smith |
|Michael,Rose,Jones|
|Robert,K,Williams |
|Maria,Anne,Jones |
|Jen,Mary,Brown |
+------------------+
在withColumn中使用Concat()函数
让我们来看另一个在withColumn()上使用concat()函数的例子，这里我们将通过连接列名添加一个新的列FullName。
df.withColumn("FullName", concat(col("fname"), lit(","), col("mname"), lit(','),col("lname"))).show(false)
上面的代码段还保留了各个名称，如果不需要，可以使用下面的语句删除它们。
df.withColumn("FullName",concat(col("fname"),lit(','),
col("mname"),lit(','),col("lname")))
.drop("fname")
.drop("mname")
.drop("lname")
.show(false)
输出如下。
+--------+------+------+------------------+
|dob_year|gender|salary|FullName |
+--------+------+------+------------------+
|2018 |M |3000 |James,A,Smith |
|2010 |M |4000 |Michael,Rose,Jones|
|2010 |M |4000 |Robert,K,Williams |
|2005 |F |4000 |Maria,Anne,Jones |
|2010 | |-1 |Jen,Mary,Brown |
+--------+------+------+------------------+
concat_ws()函数使用分隔符连接
concat_ws()函数可以轻松地在连接DataFrame列时添加分隔符。
语法
concat_ws(sep: String, exprs: Columns*): Colums
concat_ws()函数取第一个参数作为分隔符，来分隔需要连接的列。
df.withColumn("FullName",concat_ws(",",col("fname"),col("mname"),col("lname")))
.drop("fname")
.drop("mname")
.drop("lname")
.show(false)
输出结果如下。
+--------+------+------+------------------+
|dob_year|gender|salary|FullName |
+--------+------+------+------------------+
|2018 |M |3000 |James,A,Smith |
|2010 |M |4000 |Michael,Rose,Jones|
|2010 |M |4000 |Robert,K,Williams |
|2005 |F |4000 |Maria,Anne,Jones |
|2010 | |-1 |Jen,Mary,Brown |
+--------+------+------+------------------+
使用原生SQL
如果你有SQL背景，spark SQL还提供了一种使用Raw SQL语法进行连接的方法。但是，为了使用此功能，需要使用df.createOrReplaceTempView("EMP")创建一个临时视图。该操作将创建一个临时表"EMP"。
df.createOrReplaceTempView("EMP")
spark.sql("select CONCAT(fname, ' ', lanme, ' ', mname) as FullName from EMP").show(false)
我们同样可以在原始SQL语句使用concat()函数
+------------------+
|FullName |
+------------------+
|James Smith A |
|Michael Jones Rose|
|Robert Williams K |
|Maria Jones Anne |
|Jen Brown Mary |
+------------------+
到目前为止，我们已经使用了concat()函数，现在让我们看看另一种使用操作符||连接字符串的方法。
spark.sql("select fname ||' '|| lname ||' '|| mname as FullName from EMP")
.show(false)
这将产生与上述语句相同的输出。