在Scala中使用Spark进行group by操作后,可以通过agg函数对每个group进行聚合操作,包括求和、取最大值、最小值等。以下是一个简单的示例代码,假设你有一个包含id、value字段的数据集: import org.apache.spark.sql.SparkSessionimport org.apache.spark.sql.functions._// 创建SparkSessionval spark = SparkSession.bu...
在Spark Scala中,使用groupBy和agg对多个列进行操作是非常常见的需求。groupBy用于按照指定的列进行分组,而agg用于对分组后的数据进行聚合操作。 具体操作如下: 1. 导入...
groupby中的scala spark reduce列表 首先,groupby是一个在数据处理中常用的操作,它用于将数据集按照指定的键进行分组。在Scala中,Spark是一种强大的分布式数据处理框架,可以进行高效的数据处理和分析。reduce是Spark中的一个函数,它接收一个包含两个输入参数的函数作为参数,对数据集中的元素进行两两合并的操作。 在Spar...
基本上是从scala spark的角度来看的 df.groupBy('STATE').agg(count('*') as group1).where('SALARY' >0 and 'SALARY' <=5) .agg(count('*') as group2).where('SALARY' >5 and 'SALARY' <=10) .agg(count('*') as group3).where('SALARY' >10 and 'SALARY' <=20) 解决方案更新: 解...
|messi|1| | pele|3| | pele|1| +---+---+import org.apache.spark.sql.functions._ goalsDF .groupBy("name") .agg(sum("goals")) .show()+---+---+ | name|sum(goals)| +---+---+ | pele|4| |messi|3| +---+---+
0.Scala函数式编程 我们将来使用Spark/Flink的大量业务代码都会使用到函数式编程。下面这些事开发中常用的函数式编程。注意这些函数都是操作 Scala 集合的,一般会进行两类操作:转换操作(transformation )和行动操作(actions)(有些人喜欢叫他为聚合操作)。第一种操作类型将集合转换为另一个集合,第二种操作类型返回某些...
51CTO博客已为您找到关于scala groupby的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及scala groupby问答内容。更多scala groupby相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
Scala - Spark Boost GroupBy Computing for multiple Dimensions Labels: Apache Spark giorgionasis New Contributor Created 12-28-2018 12:40 AM My goal is to create a Cube of 4 Dimensions and 1 Measure. This means I have in total 16 GroupBy`s to compute. In my c...
groupBy方法用于按照给定的列对数据进行分组。在SparkDataFrame中,groupBy方法接受一个或多个列作为输入,并返回一个GroupedData对象。 GroupedData对象表示按照给定的列进行分组后的数据集,我们可以在这个对象上进行聚合操作。例如,假设我们有一个包含学生信息的DataFrame对象df,其中包含学生的姓名(name)、年龄(age)和班级(cl...
My columns : field1, field2, field3, field4 Data count : 136821 Exception in thread "main" java.lang.StackOverflowError at scala.collection.immutable.Stream$$anonfun$map$1.apply(Stream.scala:418) at scala.collection.immutable.Stream$Cons.tail(Stream.scala:1233) at scala.collection.immutable.Str...