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[经验分享] spark关于join后有重复列的问题(org.apache.spark.sql.AnalysisException: Reference '*' is amb

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发表于 2017-12-25 14:42:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
问题
  datafrme提供了强大的JOIN操作,但是在操作的时候,经常发现会碰到重复列的问题。在你不注意的时候,去用相关列做其他操作的时候,就会出现问题!
  假如这两个字段同时存在,那么就会报错,如下:org.apache.spark.sql.AnalysisException: Reference 'key2' is ambiguous

实例
  1.创建两个df演示实例
  

val df = sc.parallelize(Array(  (
"yuwen", "zhangsan", 80), ("yuwen", "lisi", 90), ("shuxue", "zhangsan", 90), ("shuxue", "lisi", 95)  
)).toDF(
"course", "name", "score")  

  显示:df.show()
DSC0000.png

  

val df2 = sc.parallelize(Array(  (
"yuwen", "zhangsan", 90), ("shuxue", "zhangsan", 100)  
)).toDF(
"course", "name", "score")  

  显示:df2.show
DSC0001.png

  关联查询:
  

val joined = df.join(df2, df("cource") === df2("cource") && df("name") === df2("name"), "left_outer")  

  结果展示:
DSC0002.png

  这时候问题出现了这个地方出现了三个两两相同的字段,当你在次操作这个字段的时候就出问题了。
DSC0003.png


解决问题
  1.你可以使用的时候指定你要用哪个df里面的字段
  

joined.select(df("course"),df("name")).show  

  结果:
DSC0004.png

  2.你可以删除多余的列,在实际情况中你不可能将两张完全一样的表进行关联,一般就几个字段的名字相同,这样你可以删除你不需要的字段
  

joined.drop(df2("name"))  

  结果:
DSC0005.png

  3.就是通过修改JOIN的表达式,完全可以避免这个问题。主要是通过Seq这个对象来实现
  

df.join(df2, Seq("course", "name")).show()  

  结果:
DSC0006.png

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