Spark数据框：一行数据是否完全在一个集群上？

要判断一行数据是否完全在一个集群上，可以使用Spark数据框的函数groupBy和count来实现。下面是一个代码示例：

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

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Check if a row is fully on one partition")
  .master("local")
  .getOrCreate()

// 创建一个数据框
val data = Seq((1, "John", "Doe"), (2, "Jane", "Smith"), (3, "Bob", "Johnson")).toDF("id", "first_name", "last_name")

// 将数据框按照某个字段进行分组
val groupedData = data.groupBy("id")

// 统计每个分组中的记录数
val countPerGroup = groupedData.count()

// 判断是否有任何一个分组中的记录数大于1，即有一行数据不完全在一个集群上
val isFullyOnOnePartition = countPerGroup.filter("count > 1").count() == 0

if (isFullyOnOnePartition) {
  println("所有行数据都完全在一个集群上")
} else {
  println("存在一行数据不完全在一个集群上")
}

在上面的代码示例中，首先创建了一个SparkSession。然后，创建了一个包含三列的数据框data。接着，使用groupBy函数将数据框按照id字段进行分组，得到groupedData。然后，使用count函数统计每个分组中的记录数，得到countPerGroup。最后，通过判断countPerGroup中是否有记录数大于1的分组，即可判断一行数据是否完全在一个集群上。