为什么外连接在scala spark中的数据帧连接之后没有保留所有提到的列？

在Scala Spark中，外连接（outer join）是一种数据帧连接操作，它可以将两个数据帧按照指定的连接条件进行连接，并保留所有提到的列。然而，如果在外连接之后没有保留所有提到的列，可能是由于以下几个原因：

1. 列名冲突：在连接的两个数据帧中，可能存在相同的列名。在连接操作中，如果两个数据帧中有相同的列名，Spark会自动为其中一个列名添加后缀以避免冲突。因此，需要检查连接后的数据帧中是否存在列名冲突，并进行相应的列名处理。
2. 连接条件不满足：外连接需要指定连接条件，即连接的列。如果连接条件不满足，即连接的列在两个数据帧中没有匹配的值，那么连接后的数据帧中对应的行将被填充为null。因此，需要检查连接条件是否正确，并确保连接的列在两个数据帧中都存在匹配的值。
3. 连接类型错误：在Spark中，外连接有左外连接（left outer join）、右外连接（right outer join）和全外连接（full outer join）三种类型。每种类型的外连接会根据连接条件和数据帧的内容进行不同的处理。如果选择了错误的连接类型，可能导致连接后的数据帧中缺少某些列。因此，需要确保选择了正确的外连接类型。

综上所述，如果在Scala Spark中的外连接操作中没有保留所有提到的列，需要检查列名冲突、连接条件是否满足以及连接类型是否正确。通过解决这些问题，可以确保外连接后的数据帧中保留了所有提到的列。

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