Scala 使用“$”有什么好处；col"；超过；col"；在spark数据帧中

假设我创建了一个DF，如下所示

  val posts = spark.read
    .option("rowTag","row")
    .option("attributePrefix","")
    .schema(Schemas.postSchema)
    .xml("src/main/resources/Posts.xml")

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使用

posts将其转换为列有什么好处。在
posts上选择（“Id”）
。选择（$“Id”）

没有什么特别的好处，它是一种自动转换。但并非SparkSQL中的所有方法都执行此转换，因此有时必须将列对象与$一起放置。

df。select

直接对列进行操作，而

$“col”

创建列实例。您还可以使用

col

函数创建列实例。现在，这些列可以组合成复杂的表达式，然后可以传递给任何df函数

您还可以在Column类的Scaladoc上找到示例和更多用法

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Ref-

没有太大区别，但某些功能只能使用带有列名的

$

示例：如果要对该列中的值进行排序，而不在列名之前使用

$

，则该方法将无法工作

Window.orderBy（“Id.desc）

但是，如果在列名之前使用

$

，则它可以工作

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Window.orderBy（$“Id”.desc）

将它们转换为列类型有什么好处吗？或者在什么情况下我们应该转换它们？就像我说的，当API同时接受列对象和列名时，比如select（），没有任何优势。如果API不接受列名，则需要使用column对象以避免编译错误。