在 Spark SQL 中,`collect_list` 是一个聚 数据 状态图 spark spark dataframe groupby agg collect_list # 如何实现“spark dataframe groupby agg collect_list”## 简介在Spark中,我们可以使用DataFrame API来进行数据操作和处理。其中,对于groupby操作,我们可以使用agg函数来聚合数据,并使用collect_list函数来将...
df.createOrReplaceTempView("test") spark.sql("select type,max(c) as c1 from (select type,concat_ws('&',collect_list(trim(name)) over(partition by type order by id desc)) as c from test) as x group by type ") 因为使用开窗函数本身会使用比较多的资源, 这种方式在大数据量下性能会比较...
SELECT *, collect_list(payamount) over(partition BY id ORDER BY startTimeStr) payamount_array FROM temp1 " 1. 2. 3. 4. 5. 6. valdfCollect=spark.sql(sql) 1. dfCollect: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: int, startTimeStr: string ... 5 more fields] 1. dfCollect.show() 1...
money.sortBy(x=>x._2,false).collect().foreach(println)或者money.repartition(1).sortBy(x=>x...
可以看出collect_list是一个聚合函数,并转化为list。 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 (se...
.map(t => (t._1, t._2.toList.sortWith(_.toInt < _.toInt).mkString(","))) .sortByKey(true) // true:升序,false:降序 // 结果输出 sortedRDD.collect.foreach(t => println(t._1 + "\t" + t._2)) 执行上述代码。输出结果如下: ...
1、 collect() ,返回值是一个数组,返回dataframe集合所有的行 2、 collectAsList() 返回值是一个java类型的数组,返回dataframe集合所有的行 3、 count() 返回一个number类型的,返回dataframe集合的行数 4、 describe(cols: String*) 返回一个通过数学计算的类表值(count, mean, stddev, min, and max),这个...
1、 collect() ,返回值是一个数组,返回dataframe集合所有的行 2、 collectAsList() 返回值是一个java类型的数组,返回dataframe集合所有的行 3、 count() 返回一个number类型的,返回dataframe集合的行数 4、 describe(cols: String*) 返回一个通过数学计算的类表值(count, mean, stddev, min, and max),这个...
collect_list执行结果的顺序取决于记录被扫描的顺序,Spark SQL执行过程中是多个任务并发执行的,因此记录被读取的顺序是无法保证的。 2.1.3row_number 假设数据表如下: 执行如下SQL: 执行结果: 差异说明: 执行row_number时,在一个分区内部,可以保证order by字段是有序的,对于非分区非order by字段的顺序是没有保证的...
使用flatmap方法把结果拉平,变成一个list返回。 d3 = d2.flatMap(lambdax:[iforiinx[1]]) d3.collect() [(0,'cat105', 11.3), (0,'cat95', 119.6), (0,'cat13', 122.1), (1,'cat23', 15.3), (1,'cat13', 112.6), (1,'cat4', 126.8), ...