如果不添加虚拟列，spark dataframes是不可能的
dataframeuninall就像您的sql联合，您需要有相同的列数和数据类型。。。
union所有基本要求都是类型，在rdbms sql或dataframes中顺序应该相同。
这意味着它们返回相同数量的列，并且相应的列具有兼容的数据类型
因此，您可以创建具有相同名称/类型的虚拟列，以符合联合需求。
unionall公共Dataframeunionall（Dataframe其他）
返回一个新的Dataframe，其中包含此帧和另一帧中的行的并集。这相当于sql中的union all。
参数：
其他-（无证）
退货：
（无证）
自：
1.3.0
sql示例：

案例1：

可能：其中a（int datatype）、b（int datatype）、c（int datatype）和x（int datatype）、y（int datatype）、z（int datatype）是相同的数据类型

select a, b, c from table1 
unionall
select x,y,z from table2

案例2：

不可能：其中a（int类型）、b（int类型）、c（int类型）和p（int类型）、q（int类型）、r（int类型）、x（字符串类型）、y（int类型）、z（字符串类型）

select a, b, c from table1 
 unionall
select p, q,r, x,y,z from table2

案例3：

为了使之成为可能，您可以将虚拟列添加到表1 x（字符串类型）、y（int类型）、z（字符串类型）

在本例中，我添加了虚拟列“dasarathy”作为x，2作为y，“dr”作为z

select a, b, c, "dasarathy" as x, 2 as y, "dr" as z from table1 
     unionall
    select p, q,r, x,y,z from table2

Dataframe也是如此。

结论：如果确实需要，您可以向dataframe添加虚拟列（使用withcolumn）以使dataframe1与所有dataframe2合并