2、将已有的列多列合并为一列，并删除之前的列

    //将已有的列（cloumn）多列合并为一个列;并删除之前的列
    Dataset<Row>getDataset = dataset.withColumn("newFLag",concat_ws(String.valueOf(','),
            dataset.col("name"),dataset.col("sex"))).drop("name","sex");

3、将已有的列多列合并为一列，并用特定字符连接

    //将已有的列（cloumn）多列合并为一个列.并用“_”拼接
    Dataset<Row>upselect = dataset.withColumn("newFLag",concat_ws(String.valueOf('_'),
            dataset.col("name"),dataset.col("sex")));

4、将已有的列多列合并为一列，用数组表示

    //将已有的列（column）多列合并为一个列，用数组表示
    Dataset<Row>getUpselect = dataset.withColumn("newFlags", split(col("newFlag"), ",")).drop("newFlag");

5、将已有的列多列合并为一列，并计算合并的值

    //将已存在的列合并为一个列，并计算合并的值
    Dataset<Row>getSelectNum = dataset.withColumn("newFlagNum", dataset.col("A").plus("B").cast(DataTypes.IntegerType));

6、获取已存在的某一列的值的长度，并将获取的长度新增一列

//获取已存在的某一列的值的长度，并将获取的长度新增一列
     UDF1 lengt = new UDF1<String, Integer>() {
        @Override
        public Integer call(String s) throws Exception {
            return s.getBytes().length;
    Dataset<Row> getselectLength;
        try {
            getselectLength = dataset.withColumn("bytesLength", (Column) lengt.call(dataset.col("newFlags")));
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
  版本说明：Spark-2.3.0
使用Spark SQL在对数据进行处理的过程中，可能会遇到对一列数据拆分为多列，或者把多列数据合并为一列。这里记录一下目前想到的对DataFrame列数据进行合并和拆分的几种方法。
1 DataFrame列数据的合并
例如：我们有如下数据，想要将三列数据合并为一列，并以“,”分割
+----+---+----...
Action 操作
1、 collect() ,返回值是一个数组，返回dataframe集合所有的行
2、 collectAsList() 返回值是一个java类型的数组，返回dataframe集合所有的行
3、 count() 返回一个number类型的，返回dataframe集合的行数
4、 describe(cols: String*) 返回一个通过数学计算的类表值(count, mean, stddev, min, and max)，这个可以传多个参数，中间用逗号分隔，如
				
之前已经在博客中介绍了spark的dataframe利用union 等一系列方法进行拼接，详情请见Spark中对Dataframe的union 、unionAll和 unionByName方法说明
但是在那篇博客也提到，利用union的这些方法，必须保证两个dataframe必须列数一致(unionByName方法还需要所有列名必须一致)。
那么如果如果dfA和dfB的列长度不一致，应该怎么去上下拼接呢？
val data2 = Seq(  
 | ("1", null, "hlj", null),  
val df = Seq(("a,b,c"), ("d,e,f")).toDF("col1")
val splitDF = df.select(split($"col1", ",").as("col2"))
splitDF.show()
输出结果：
+---------+
|     col2|
+---------+
|[a, b, c]|
|[d, e, f]|
+---------+
2. 一列分隔多行：
可以使用`explode`函数将一列中的数组拆分成多行，例如：
```scala
import org.apache.spark.sql.functions._
val df = Seq((Seq("a", "b", "c")), (Seq("d", "e", "f"))).toDF("col1")
val explodeDF = df.select(explode($"col1").as("col2"))
explodeDF.show()
输出结果：
+----+
|col2|
+----+
|   a|
|   b|
|   c|
|   d|
|   e|
|   f|
+----+