Scala 如何连接数据帧（来自数据集集合）？

我正在搜索并找出加入Spark数据帧的最佳方式

示例

列表（df1、df2、df3、dfN）

其中所有

df

都有我可以加入的日期

递归？

像这样：

List(df1,df2,df3,dfN).reduce((a, b) => a.join(b, joinCondition))

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我正在为pyspark用户编写与上面相同的答案

from functools import reduce
from pyspark.sql.functions import coalesce
dfslist #list of all dataframes that you want to join
mergedDf = reduce(lambda df1,df2 : df1.join(df2, [df1.joinKey == df2.joinKey ], "outer").select("*", coalesce(df1.joinKey, df2.joinKey).alias("joinKey")).drop(df1.joinKey ).drop(df2.joinKey ), dfslist )

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我已经用递归完成了。但这似乎很清楚

def recursiveJoinOnDate（list:list[DataFrame]）：DataFrame={if（list.isEmpty）{null}else if（list.size>1）{list.head.join（recursiveJoinOnDate（list.tail），“Date”）}else list.head}