??为什么Spark处理数组合并需要特定方法？??
在Spark中处理大规模数据集时，直接使用传统编程方式合并数组会导致性能瓶颈。??Spark的分布式计算特性??要求开发者采用适配其架构的操作方法，才能实现高效处理。

方法一：使用array_union内置函数

??适用场景??：需要合并两个数组并自动去重的结构化数据操作。

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

val df = Seq(
  (Array(1,2,3), Array(4,5)),
  (Array(6,7), Array(7,8))
).toDF("arr1", "arr2")

val resultDF = df.withColumn("merged_array", array_union($"arr1", $"arr2"))
resultDF.show(truncate=false)

// 输出结果：
// +---------+------+---------------+
// |arr1     |arr2  |merged_array   |
// +---------+------+---------------+
// |[1,2,3] |[4,5]|[1,2,3,4,5]   |
// |[6,7]   |[7,8]|[6,7,8]       |
// +---------+------+---------------+

??优势??：

• 单行代码即可完成合并与去重
• 原生函数执行效率最高
• 支持DataFrame API直接调用

方法二：UDF自定义合并逻辑

??适用场景??：需要实现复杂合并规则（如保留重复元素、特定排序等）。

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val mergeArraysUDF = udf((arr1: Seq[Int], arr2: Seq[Int]) => {
  arr1 ++ arr2 // 自定义逻辑示例：简单拼接
})

val customDF = df.withColumn("merged_array", mergeArraysUDF($"arr1", $"arr2"))
customDF.show(truncate=false)

// 输出结果：
// +---------+------+---------------+
// |arr1     |arr2  |merged_array   |
// +---------+------+---------------+
// |[1,2,3] |[4,5]|[1,2,3,4,5]   |
// |[6,7]   |[7,8]|[6,7,7,8]     |
// +---------+------+---------------+

??注意事项??：

• UDF执行效率低于内置函数
• 需自行处理数据类型匹配问题
• ??适合处理内置函数无法实现的特殊需求??

方法三：RDD转换操作

??适用场景??：非结构化数据或需要精细控制合并过程的情况。

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val rdd = spark.sparkContext.parallelize(Seq(
  (Array(1,2), Array(3,4)),
  (Array(5,6), Array(6,7))
))

val mergedRDD = rdd.map { case (arr1, arr2) =>
  (arr1 ++ arr2).distinct
}

mergedRDD.collect.foreach(println)
// 输出：
// [I@5e9ff8d5 → 实际内容为[1,2,3,4]
// [I@2c1b194a → 实际内容为[5,6,7]

??核心要点??：

• 完全掌控数据合并过程
• 需要手动处理数据序列化
• ??适用于超大规模数据集的分批处理??

??三种方法对比分析??

??个人观点??
在实际项目中，??优先选择array_union内置函数??，它能满足80%以上的常规需求。当遇到需要保留重复元素的特殊场景时，再考虑UDF方案。只有在处理TB级非结构化数据时，才需要动用RDD操作。记住：??能用DataFrame解决的问题，就不要用RDD??，这是保证Spark作业性能的关键原则。