如何在spark scala中做df列的Luhn检查

在Spark Scala中进行DataFrame列的Luhn检查，可以通过以下步骤实现：

导入必要的Spark库和函数：

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

定义Luhn检查函数：

def luhnCheck(col: Column): Column = {
  val digits = col.cast(StringType).rlike("^[0-9]+$")
  val reversed = reverse(col.cast(StringType))
  val doubled = when(row_number().over(Window.orderBy(lit(1))) % 2 === 0, reversed.cast(IntegerType) * 2)
    .otherwise(reversed.cast(IntegerType))
  val summed = sum(doubled % 10 + doubled / 10)
  val valid = (summed % 10 === 0)
  when(digits && valid, lit(true)).otherwise(lit(false))
}

使用Luhn检查函数对DataFrame列进行检查：

val df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/file.csv")
val checkedDF = df.withColumn("luhn_check", luhnCheck(col("column_name")))

其中，"path/to/file.csv"是待处理的CSV文件路径，"column_name"是要进行Luhn检查的列名。

这样，checkedDF将包含一个名为"luhn_check"的新列，其中每行的值为true或false，表示该行的列值是否通过Luhn检查。

Luhn检查是一种用于验证身份证号码、信用卡号码等数字串是否有效的算法。它通过对数字串进行一系列计算，最后判断校验和是否为0来确定其有效性。

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