使用groupBy()方法,我们可以按多个字段进行分组,并通过agg()方法来执行聚合操作。例如,我们可以计算每个客户在每个日期的总消费金额: frompyspark.sqlimportfunctionsasF# 按 "Name" 和 "Date" 进行分组,并计算 "Amount" 的总和grouped_df=df.groupBy("Name","Date").agg(F.sum("Amount").alias("TotalAmount"...
2. 在 DataFrame 列上进行 groupBy 和聚合 // sum() 聚合函数找到每个部门的工资总和。df.groupBy("department").sum("salary").show(false)// count() 计算每个部门的员工人数df.groupBy("department").count().show(false)// 使用 min() 计算每个部门的最低工资df.groupBy("department").min("salary")...
在SparkSQL中执行GroupBy后获取所有行 我尝试在SparkSQL中执行groupby,但大部分行都丢失了。 spark.sql( """ | SELECT | website_session_id, | MIN(website_pageview_id) as min_pv_id | | FROM website_pageviews | GROUP BY website_session_id | ORDER BY website_session_id | | |""".stripM...
只有当优化之后的group by子句中的列能唯一标识一行数据,且优化之前子句中其他列与其在同一张表中才能进行group by去重优化。 2 见MySQL5.6手册1.8.1 MySQL Extensions to Standard SQL章节中文字“You don't need to name all selected columns in the GROUP BY clause. This gives better performance for some v...
corr(Column1,Column 2): Returns the correlation coefficient between values in the two specified columns. The result of the following statement is shown in the following figure. select corr(Unit Price,Cost Price) fromDB Table Input-16 PERCENTILE ...
2、 agg(exprs: Map[String, String]) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 map类型的 df.agg(Map(“age” -> “max”, “salary” -> “avg”)) df.groupBy().agg(Map(“age” -> “max”, “salary” -> “avg”)) 3、 agg(aggExpr: (String, String), aggExprs: (String, String)) 返回...
1. 利用groupby实现分组聚合统计,这一操作非常简单: 2.对上述结果执行行转列,实现数据透视表。这里,SQL中实现行转列一般要配合case when,简单的也可以直接使用if else实现。由于这里要转的列字段只有0和1两种取值,所以直接使用if函数即可: 上述SQL语句中,仅对sex字段进行groupby操作,而后在执行count(name)聚合统计...
res2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [COMM: double, DEPTNO: bigint ... 6 more fields] 二、Columns列操作 2.1 引用列 Spark 支持多种方法来构造和引用列,最简单的是使用col()或column()函数。 col("colName")column("colName")// 对于 Scala 语言而言,还可以使用$"myColumn"和'myColumn 这两种...
在本章中,我们将探讨Apache Spark添加结构化背后的主要动机,包括这些动机是如何引导高级API(DataFrame和DataSet)的创建,以及它们在Spark2.x中不同组件之间的一致性介绍。我们还将研究支撑这些结构化高级API的Spark SQL引擎。 当Spark SQL首次在早期的Spark1.x中被引入,接着是DataFrame作为Spark1.3中SchemaRDD的继承者,...
2.jpg 下面就是从tdw表中读取对应的表格数据,然后就可以使用DataFrame的API来操作数据表格,其中TDWSQLProvider是数平提供的spark tookit,可以在KM上找到这些API...从上面的例子中可以看出,DataFrame基本把SQL函数给实现了,在hive中用到的很多操作(如:select、groupBy、count、join等等)可以使用同样的编程习惯写出spark...