如何在数据帧中引用广播变量

我用的是spark1.6。我尝试广播 RDD，但不确定如何访问数据帧中的广播变量？

我有两个数据框员工和部门。

员工数据框

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Emp Id | Emp Name | Emp_Age
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1 | john | 25

2 | David | 35

部门数据框

--------------------
Dept Id | Dept Name | Emp Id
-----------------------------
1 | Admin | 1

2 | HR | 2

import scala.collection.Map

val df_emp = hiveContext.sql("select * from emp")

val df_dept = hiveContext.sql("select * from dept")

val rdd = df_emp.rdd.map(row => (row.getInt(0),row.getString(1)))

val lkp = rdd.collectAsMap()

val bc = sc.broadcast(lkp)

print(bc.value.get(1).get)

--Below statement doesn't work

val combinedDF = df_dept.withColumn("emp_name",bc.value.get($"emp_id").get)

1. 如何在上面的combinedDF语句中引用广播变量？
2. 如果lkp没有返回任何值怎么处理？
3. 有没有办法从 lkp 返回多条记录（假设在查找中有 2 条 emp_id=1 的记录，我想获取这两条记录）
4. 如何从广播返回多个值...(emp_name & emp_age)

如何在上面的combinedDF语句中引用广播变量？

Use udf. If emp_id is Int

val f = udf((emp_id: Int) =>  bc.value.get(emp_id))

df_dept.withColumn("emp_name", f($"emp_id"))

如果lkp没有返回任何值怎么处理？

不要使用get如上图

有没有办法从lkp返回多条记录

Use groupByKey:

val lkp = rdd.groupByKey.collectAsMap()

and explode:

df_dept.withColumn("emp_name", f($"emp_id")).withColumn("emp_name", explode($"emp_name"))

或者直接跳过所有步骤broadcast:

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

df_emp.join(broadcast(df_dep), Seq("Emp Id"), "left")