在文字列的联合上联接时出现意外的Spark行为

是指在使用Spark进行数据处理时，当对字符串进行连接操作时出现了意外的结果或行为。

在Spark中，字符串连接操作可以使用concat函数或者使用"+"运算符来实现。然而，由于Spark的分布式计算特性，字符串连接操作可能会导致性能问题或者意外的结果。

为了避免这种意外的Spark行为，可以采取以下措施：

1. 使用StringBuilder：在Spark中，字符串连接操作会导致频繁的对象创建和销毁，影响性能。可以使用StringBuilder来优化字符串连接操作，减少对象创建和销毁的开销。
2. 使用DataFrame或Dataset：在Spark中，DataFrame和Dataset是更高效的数据结构，可以避免一些字符串连接操作带来的性能问题。可以将字符串字段存储为列，并使用DataFrame或Dataset的API进行操作。
3. 使用分区操作：如果字符串连接操作涉及到大量数据，可以考虑使用分区操作来提高性能。可以将数据按照某个字段进行分区，然后在每个分区内进行字符串连接操作，最后再进行合并。
4. 避免频繁的字符串连接操作：如果可能的话，尽量避免在Spark中频繁进行字符串连接操作。可以考虑在数据预处理阶段进行字符串连接，然后将连接后的结果作为输入进行后续的Spark计算。

总结起来，为了避免在文字列的联合上联接时出现意外的Spark行为，可以使用StringBuilder优化字符串连接操作，使用DataFrame或Dataset来避免性能问题，使用分区操作提高性能，并尽量避免频繁的字符串连接操作。