在Spark Dataframe上重复过滤？

在Spark Dataframe上重复过滤是指在一个Dataframe中根据某些列的数值是否重复来过滤数据行。可以通过以下步骤来实现：

1. 导入必要的Spark库和函数：

import org.apache.spark.sql.functions._

1. 读取或创建一个Dataframe，假设名为df。
2. 指定要检查重复的列，假设列名为col1、col2。
3. 使用dropDuplicates()方法根据指定列对Dataframe进行去重操作：

val filteredDF = df.dropDuplicates(Seq("col1", "col2"))

这将返回一个新的Dataframe，其中不包含重复的行。

注意事项：

• Seq中的列名顺序将影响去重结果。
• 如果不指定任何列名，则将对所有列进行去重。
• 如果想要在去重操作中保留最后一次出现的重复行，可以使用dropDuplicates方法的keep参数：

val filteredDF = df.dropDuplicates(Seq("col1", "col2")).orderBy("col1", "col2").dropDuplicates("col1", "col2", "keep last")

这将保留每组重复行中的最后一行。

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