为什么DataFrame多条件关联报错

• • 前提：
  • 使用：

在spark集成数仓开发中，一般会使用spark-core和spark-sql一起协同开发，当有些场景为了处理方便，就会提前将DF转化为内存表，但是有时候可能并不需要转化，就直接使用了DF进行一些内置算子也可以实现SQL的功能，这就是spark中org.apache.spark.sql中所包含的功能。

在使用两个DF关联的时候，可以指定多条件，如下：
⚠️⚠️⚠️注意：这种方式是错误的，”===” 方式连接也只适用于单条件的关联

// 01) 加载数据分别为两个DF
var videoList01 = spark.sql(querySql01)
var videoList02 = spark.sql(querySql02)

// 02）关联DF获取相关信息
val videoIdfTrkWghtDF: Dataframe = videoList01.join(videoList02,
  videoList01.col("a_id") === videoList02.col("b_id")
    .and(videoList01.col("a_keys") === videoList02.col("b_keys")),
  "left"
)
  .select("a_id", "a_title", "a_fc", "a_keys", "a_weight", "b_weight")
  .na.fill(1, cols = Array("b_weight")) 
  .withColumn("wght", col("a_weight") * col("b_weight")

如果要实现多条件连接，需要在使用and的时候，同时引入equalTo 来实现。
注意：下面是正确的实现：

// 01) 加载数据分别为两个DF
var videoList01 = spark.sql(querySql01)
var videoList02 = spark.sql(querySql02)

// 02）关联DF获取相关信息
val videoIdfTrkWghtDF: Dataframe = videoList01.join(videoList02,
  (videoList01.col("a_id").equalTo(videoList02.col("b_id")))
        .and(videoList01.col("a_keys").equalTo(videoList02.col("b_keys"))),
  "left"
)
  .select("a_id", "a_title", "a_fc", "a_keys", "a_weight", "b_weight")
  .na.fill(1, cols = Array("b_weight")) 
  .withColumn("wght", col("a_weight") * col("b_weight")