步骤1:使用collect_set函数将唯一值收集到集合中 首先,我们需要使用collect_set函数将DataFrame或Dataset中的特定列的唯一值收集到一个集合中。假设我们有一个DataFrame df,其中包含一个名为col的列,我们可以使用以下代码来实现: importorg.apache.spark.sql.functions.collect_setvaluniqueValues=df.select(collect_set(...
步骤4:使用collect_set函数 最后,我们可以使用collect_set函数对结构体类型进行聚合操作。使用以下代码示例: importorg.apache.spark.sql.expressions.Windowvalresult=data.groupBy("group").agg(collect_set(structType).as("collect_set_struct")).withColumn("collect_set_struct",sort_array(col("collect_set_stru...
concat_ws("_", [a,b,c]),输出结果将会是:"a_b_c"。 collect_set: 把聚合的数据组合成一个数组,一般搭配group by 使用。 例如有下表T_course; spark.sql("select name, collect_set(course) as course_set from T_course group by name"); 结果是: 贴上套牌车项目代码: publicclassTpcCompute2 {...
函数concat_ws 相当于string的join方法,拼接字符串。 注意collect_list、collect_set是聚合函数,如果无聚合操作默认会合并所有列: dt1.registerTempTable("test");dt1.show();Dataset<Row>dff=sc.sql("select collect_set(temp) as tag_option_info from (select user_pin,concat(key1,'\\u0001',key2) as...
CollectSet(Column) 返回一组已消除重复元素的 对象。 CollectSet(String) 返回一组已消除重复元素的 对象。 CollectSet(Column) 返回一组已消除重复元素的 对象。 C# publicstaticMicrosoft.Spark.Sql.ColumnCollectSet(Microsoft.Spark.Sql.Column column); ...
val df3= spark.sql("select gender,concat_ws(',',collect_set(children)),concat_ws(',',collect_list(children)) from Affairs group by gender") df3: org.apache.spark.sql.DataFrame = [gender: string, concat_ws(,, collect_set(children)): string ... 1 more field] df3.show // collect...
SPARK-10605引入了原生collect_list和collect_set实现。不再需要支持配置单元或HiveContext的SparkSession。
由于此时您只能拥有少数行，所以您只需按原样收集属性并将结果扁平化(星火>= 2.4)
CollectSet(String) 重複する要素が削除されたオブジェクトのセットを返します。 CollectSet(Column) 重複する要素が削除されたオブジェクトのセットを返します。 C# publicstaticMicrosoft.Spark.Sql.ColumnCollectSet(Microsoft.Spark.Sql.Column column); ...
Returns a set of objects with duplicate elements eliminated. CollectSet(String) Returns a set of objects with duplicate elements eliminated.CollectSet(Column) Returns a set of objects with duplicate elements eliminated. C# Cóipeáil public static Microsoft.Spark.Sql.Column CollectSet (Microsoft....