删除Apache Spark DataFrame中的重复项，并保留尚未删除的值的行？

Question

假设我有一个如下的DataFrame：

+-------+-------+
|column1|column2|
+-------+-------+
|   1   |   A   |  
|   1   |   B   |   
|   2   |   A   |   
|   2   |   B   |   
|   3   |   B   |  
+-------+-------+

我希望能够找到column1和column2中每个唯一元素适合的位置的对完全一对。因此，我希望结果是：

+-------+-------+
|column1|column2|
+-------+-------+
|   1   |   A   |   
|   2   |   B   |   
+-------+-------+

[注意，由于（A）已与1配对，因此删除了对（2，A）。由于B已与2配对而也删除了3对。

使用Spark可以做到这一点吗？

到目前为止，我想出的唯一解决方案是只运行.collect()，然后每行mapping并将A和B的每个值添加到集合中。因此，当我遇到一行并且集合A或B中的一个元素已经在集合中时，我将该行删除。

感谢阅读。

Answer 1

这应该以最少的代码实现您想要的：

df
  .dropDuplicates("column1").dropDuplicates("column2")
  .show()

给予：

+-------+-------+
|column1|column2|
+-------+-------+
|      3|      B|
|      1|      A|
+-------+-------+

请注意，由于未给出顺序，因此排序可能不确定，>