在Scala中递归计算列并添加到Spark Dataframe

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

object RecursiveColumnCalculation {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("Recursive Column Calculation")
      .master("local")
      .getOrCreate()

    // 创建示例数据
    val data = Seq(
      (1, 10),
      (2, 20),
      (3, 30),
      (4, 40),
      (5, 50)
    )
    val df = spark.createDataFrame(data).toDF("id", "value")

    // 定义递归计算列的函数
    def recursiveCalculation(df: DataFrame, depth: Int): DataFrame = {
      if (depth <= 0) {
        df
      } else {
        val newDf = df.withColumn("new_value", col("value") * 2) // 这里是一个简单的示例计算，可以根据实际需求修改
        recursiveCalculation(newDf, depth - 1)
      }
    }

    // 调用递归计算列的函数
    val resultDf = recursiveCalculation(df, 3) // 递归计算3次

    // 显示结果
    resultDf.show()
  }
}