在我之前的问题（使用redis的spark结构化流式动态查找）中，由于https://stackoverflow.com/users/689676/fe2s
我尝试使用mappartitions，但我无法解决一个问题，即如何在迭代时达到下面代码部分中的每行每列。因为我想根据redis中的查找字段来丰富我的每行。我发现了类似的东西，但是我如何能够访问dataframe列并添加新的列来查找redis。我非常感谢你的帮助，谢谢。

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

def transformRow(row: Row): Row =  {
    Row.fromSeq(row.toSeq ++ Array[Any]("val1", "val2"))
}

def transformRows(iter: Iterator[Row]): Iterator[Row] =
{ 
    val redisConn =new RedisClient("xxx.xxx.xx.xxx",6379,1,Option("Secret123"))    
    println(redisConn.get("ModelValidityPeriodName").getOrElse("")) 
    //want to  reach  DataFrame column here   
    redisConn.close()
    iter.map(transformRow)     
}

val newSchema = StructType(raw_customer_df.schema.fields ++ 
    Array(
            StructField("ModelValidityPeriod", StringType, false), 
            StructField("ModelValidityPeriod2", StringType, false)
        )
  )

spark.sqlContext.createDataFrame(raw_customer_df.rdd.mapPartitions(transformRows), newSchema).show