SparkのDataset.col（）とfunctions.col（）の違いは何ですか？ここ

Question

は、いくつかの文です：COLは、未解決の列を返しながら、列を解決https://stackoverflow.com/a/45600938/4164722

Dataset.col戻ります。

誰かが詳細を入力できますか？いつDataset.col()を使用し、functions.colを使用する必要がありますか？

ありがとうございました。

Answer 1

多くの場合、実際的な違いはありません。たとえば：

val df: Dataset[Row] = ??? 

df.select(df.col("foo")) 
df.select(col("foo")) 

は等価である、と同じ：

val df1: Dataset[Row] = ??? 
val df2: Dataset[Row] = ??? 

df1.join(df2, Seq("id")).select(df1.col("foo") =!= df2.col("foo")) 

をDataset.colがDataFrameに解決してバインドされているため：

df.where(df.col("foo") > 0) 
df.where(col("foo") > 0) 

出所事項は、例えば参加したときの違いが重要になります特定の親から下降する列を明白に選択することができます。 colでは不可能です。