在Spark scala中连接两个没有公共字段的数据帧

我在Spark Scala中有两个数据帧，但其中一个由唯一的列组成。我必须加入他们，但他们没有共同的专栏。行数相同

val userFriends=userJson.select($"friends",$"user_id") 
val x = userFriends("friends")
        .rdd
        .map(x => x.getList(0).toArray.map(_.toString)) 
val y = x.map(z=>z.count(z=>true)).toDF("friendCount") 

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我必须使用y加入userFriends

如果没有公共字段，就不可能加入他们，除非您可以依赖于排序，在这种情况下，您可以在两个数据帧上使用row number（带窗口功能）并在row number上加入

但在您的情况下，这似乎没有必要，只需将

user\u id

列保留在您的数据框中，类似这样的内容应该可以工作：

val userFriends=userJson.select($"friends",$"user_id")

val result_df = 
  userFriends.select($"friends",$"user_id")
  .rdd
  .map(x => (x.getList(0).toArray.map(_.toString).count(z=>true)),x.getInt(1)))
  .toDF("friendsCount","user_id")

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问题是什么？到目前为止你做了什么？val userFriends=userJson.select（$“friends”，$“user_id”）val x=userFriends（“friends”）.rdd.map（x=>x.getList（0.toArray.map（u.toString））val y=x.map（z=>z.count（z=>true））.toDF（“friendscount”）我必须加入userFriendsy@mastMarvizz欢迎来到SO。我已将代码添加到问题中。下一次，请遵循以下示例：-）对不起，谢谢，这是我的第一个问题：）我认为如果您也在问题中添加一个数据示例，会有所帮助。

userJson

看起来怎么样？