Spark SQL：根据其他表中的列创建常量值

Question

我有两个桌子： （1）线路

| ID  | Client | 
| --- | ------ | 
| 0001| 0001   |  
| 0001| 0002   |  
| 0001| 0003   |   

线将所有可用的客户端用于特定ID（可以有更多ID），并且是基表。运输是从line_update表（shipping_id field）取出的派生场。每当line_update表中提到客户端时，就必须从line_update col：shipping_id获取运输值。如果未在line_update中提到来自线表的客户端，则必须将属于客户端= 0000（line_update表）的shipptig_id值分配给行表中的运输字段。

• 因此，例如客户端：0001不在line_update表中，因此从line_update分配了客户端= 0000的运输值。

（2）LINE_UPDATE

| ID  | Client | Shipping_ID  |
| --- |  ------|--------------|
| 0001|   0000 |  01234       |
| 0001|  0002  |  01222       |

LINE_UPDATE在行表中保留一些订单行，每当线路ID在LINE_UPDATE表中存在时，需要覆盖行值。

（3）预期表

| ID  | Client | Shipping |
| --- | ------ | ---------|
| 0001| 0001   |   01234  |
| 0001| 0002   |   01222  |
| 0001| 0003   |   01234  |

我的问题。

有人知道我如何在line_update中创建一个新的列，该列将在新列中以新列中的consant值中的iD = 0000存储该值？

我的想法是使用cocece函数并执行逻辑，如果客户端位于LINE_UPDATE表中，则采用Shippting_id。如果不在line_update中，请在客户端= 0000的情况下以shippy_id值。