当在Spark开发时，某个字段有空值会出现不少意想不到的情况。Spark SQL中对两个Dataframe使用join时，当作为连接的字段的值含有null值。由于null表示的含义是未知，既不知道有没有，在SQL中null值与任何其他值的比较（即使是null）永远不会为真。故在进行连接操作时null == null不为True,所以结果中不会出现该条记录，即左侧表格的这条记录对应右侧的值均为null。

解决方法一：

如果两个DataFrame进行left join时，多个字段的值有空值，那么结果就会为空。为了解决这个问题，我们可以先对这两个DataFrame进行处理，在处理的过程中将空值替换成一个特殊值，例如：

import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.{Column, DataFrame}

// 左边的DataFrame为leftDF，右边的DataFrame为rightDF
// 给定leftDF和rightDF共同进行left join的字段列
val joinColumns: Seq[String] = Seq("col1", "col2", "col3")

// 定义替换的特殊值
val specialValue: String = "__NULL__"

// 对leftDF和rightDF的joinColumns列进行空值替换
val leftJoinDF: DataFrame = replaceNullsWithSpecialValue(leftDF, joinColumns, specialValue)
val rightJoinDF: DataFrame = replaceNullsWithSpecialValue(rightDF, joinColumns, specialValue)

// 对leftJoinDF和rightJoinDF进行join操作
val joinedDF: DataFrame = leftJoinDF.join(rightJoinDF, joinColumns, "left")

// 定义空值替换函数
def replaceNullsWithSpecialValue(df: DataFrame, columns: Seq[String], replacement: String): DataFrame = {
  val columnsToReplace: Seq[Column] = columns.map(col(_))
  val columnsToKeep = df.columns.filterNot(columns.contains(_)).map(col)
  df.select((columnsToReplace ++ columnsToKeep):_*).na.fill(replacement, columnsToReplace)
}

在这里，我们使用na.fill()函数将DataFrame中的空值替换为特殊值。在处理完之后，我们就可以对两个DataFrame进行left join操作了。

解决方法二：

一种可能的解决方案是使用NULL safe equality operator（<=>），它可以在join条件中处理NULL值，使得NULL值与NULL值相等。例如，如果你有两个dataframe，df1和df2，你想要根据多个字段进行left join，你可以写成：

import org.apache.spark.sql.functions._
val joinedDF = df1.join(df2, df1("col1") <=> df2("col1") && df1("col2") <=> df2("col2"), "left")

这样，即使col1或col2中有NULL值，也不会影响join的结果。

关注公众号“大模型全栈程序员”回复“大数据面试”获取800页左右大数据面试宝典 ，回复“大数据”获取多本大数据电子书