这里有几点，正如@vamsiprabhala在评论中提到的，您需要使用的函数是 join 在你的特定领域。“关于” update “，你要记住这一点 df , ds 以及 rdd 在 spark 是不变的，所以你不能 update 他们。所以，这里的解决方案是，在 join 你的 df 的情况下，您需要在 select 或使用 withColumn 然后 select . 换句话说，您不能更新列，但可以创建新列 df “与” new “列。
例子：

Input data:

+------------+------+------+----+
|model_number|  desc|  fizz|buzz|
+------------+------+------+----+
|     model_a|desc_a|fizz_a|null|
|     model_b|desc_b|fizz_b|null|
+------------+------+------+----+

+------------+-----+--------+
|model_number|price|  source|
+------------+-----+--------+
|     model_a| 10.0|source_a|
|     model_b| 20.0|source_b|
+------------+-----+--------+

使用 join 将输出：

val joinedDF = d1.join(d2, "model_number")
joinedDF.show()

+------------+------+------+----+-----+--------+
|model_number|  desc|  fizz|buzz|price|  source|
+------------+------+------+----+-----+--------+
|     model_a|desc_a|fizz_a|null| 10.0|source_a|
|     model_b|desc_b|fizz_b|null| 20.0|source_b|
+------------+------+------+----+-----+--------+

应用您的计算：

joinedDF.withColumn("price", col("price") * 10).show()

output:
+------------+------+------+----+-----+--------+
|model_number|  desc|  fizz|buzz|price|  source|
+------------+------+------+----+-----+--------+
|     model_a|desc_a|fizz_a|null| 100.0|source_a|
|     model_b|desc_b|fizz_b|null| 200.0|source_b|
+------------+------+------+----+-----+--------+