Spark scala full join在连接列上输出null

Spark Scala中的full join是一种关联操作，它会将两个数据集按照指定的连接列进行合并，并在连接列上匹配不到的数据将输出为null。

具体步骤如下：

1. 首先，使用Spark的DataFrame API或Spark SQL语法加载和创建要连接的两个数据集（DataFrame）。
2. 然后，使用full join方法将这两个DataFrame按照指定的连接列进行连接，例如：
3. 然后，使用full join方法将这两个DataFrame按照指定的连接列进行连接，例如：
4. 这里的"join_column"是指定的连接列，"full"表示进行全连接操作。
5. 执行连接操作后，Spark会将两个数据集按照连接列进行合并，并在连接列上匹配不到的数据将输出为null。

full join的应用场景包括：

• 当需要将两个数据集合并起来，并且不希望有数据丢失时，可以使用full join。
• 在数据集合并的时候，某些键可能在一个数据集中存在而在另一个数据集中不存在，此时可以使用full join来包含所有的键。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

• 腾讯云分布式关系型数据库TDSQL：https://cloud.tencent.com/product/dcdb
• 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：https://cloud.tencent.com/product/emr
• 腾讯云云原生容器实例 TKE：https://cloud.tencent.com/product/tke

请注意，以上只是腾讯云提供的相关产品，您也可以根据自己的需求选择适合的云计算产品和服务。