在spark中合并seq json hdfs文件中的重复列

在Spark中合并Seq JSON HDFS文件中的重复列，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，使用Spark的API读取HDFS中的JSON文件，并将其转换为DataFrame。可以使用spark.read.json()方法来实现。例如：

val df = spark.read.json("hdfs://path/to/json/files")

1. 接下来，使用select()方法选择需要合并的列，并使用groupBy()方法将数据按照重复列进行分组。例如，如果要合并名为"column1"的重复列，可以使用以下代码：

val groupedDF = df.groupBy("column1").agg(collect_list("column1").as("merged_column1"))

这将创建一个新的DataFrame，其中"merged_column1"列包含了合并后的重复列。

1. 如果还有其他需要合并的列，可以继续使用groupBy()和agg()方法进行合并。例如，如果还要合并名为"column2"的重复列，可以使用以下代码：

val finalDF = groupedDF.groupBy("column1").agg(collect_list("column2").as("merged_column2"))

这将在之前的DataFrame基础上继续合并"column2"列。

1. 最后，将合并后的DataFrame保存回HDFS中，可以使用write.json()方法将DataFrame保存为JSON文件。例如：

finalDF.write.json("hdfs://path/to/save/merged_json_files")

综上所述，以上步骤可以在Spark中合并Seq JSON HDFS文件中的重复列。请注意，这只是一种实现方式，具体的代码可能需要根据实际情况进行调整。