我发现我可以用一个更简单的方法来解决这个问题——似乎反连接可以作为连接方法的参数，但是spark scaladoc没有描述它：

import org.apache.spark.sql.functions._

val df1 = Seq(("Hampstead", "London"), 
              ("Spui", "Amsterdam"), 
              ("Chittagong", "Chennai")).toDF("location", "city")
val df2 = Seq(("London"),("Amsterdam"), ("New York")).toDF("cities")

df1.join(df2, df1("city") === df2("cities"), "leftanti").show

结果：

+----------+-------+ 
|  location|   city| 
+----------+-------+ 
|Chittagong|Chennai| 
+----------+-------+

p、 谢谢你给我的复本的指针-正确地标记为这样

如果您试图筛选 DataFrame 使用另一个，你应该使用 join （或其任何变体）。如果您需要的是使用 List 或者任何适合您的主服务器和工作服务器的数据结构，您可以广播它，然后在 filter 或者 where 方法。
例如，我会这样做：

import org.apache.spark.sql.functions._

val df1 = Seq(("Hampstead", "London"), 
              ("Spui", "Amsterdam"), 
              ("Chittagong", "Chennai")).toDF("location", "city")
val df2 = Seq(("London"),("Amsterdam"), ("New York")).toDF("cities")

df2.join(df1, joinExprs=df1("city") === df2("cities"), joinType="full_outer")
   .select("city", "cities")
   .where(isnull($"cities"))
   .drop("cities").show()