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函数来将分组后的数据集合成一个列表。在本文中,我将向你展示如何实现“spark...
步骤一:groupby操作 在DataFrame中,我们可以使用groupby函数来对数据进行分组。下面是代码示例: // 导入SparkSession包importorg.apache.spark.sql.SparkSession// 创建SparkSession实例valspark=SparkSession.builder().appName("example").getOrCreate()// 读取数据valdf=spark.read.csv("path_to_file.csv")// 对...
代码: dff.show();Dataset<Row>df=dff.groupBy("user_pin").agg(collect_list(concat_ws("-",col("key1"),col("key2"))).as("ctws"));df.show();System.out.println(Arrays.toString(df.dtypes())); 输出: +---+---+---+---+---+|user_pin|key1|key2|key3|key4|+---+---+--...
在上述代码中,我们首先使用SparkSession创建一个Spark应用程序,并读取数据创建一个DataFrame。然后,我们使用groupby操作按照xxx列对数据进行分组,并使用agg函数应用一个自定义函数。在自定义函数中,我们使用collect_list函数将两行数据堆叠到一个元组中,并将结果命名为"stacked_rows"。最后,我们使用show函数...
groupBy("userId") // 按照用户id分组 .agg(sortudf(collect_list(struct("movieId", "timestamp"))) as "movieIds") .withColumn("movieIdStr", array_join(col("movieIds"), " ")) // 展示前10行 userSeq.select("userId", "movieIdStr").show(10, truncate = false) // 把序列数据筛选...
spark进行groupby之后值转成list spark的rdd进行groupby以后有时需要对value处理 可以这样处理: grouped=rdd.groupBy(lambdax: x[0]).map(lambdax : (x[0], list(x[1]))) 之后可以循环处理 grouped里的对象,类似: keys=grouped.keys().collect()forkeyinkeys:...
DataFrame与DataSet均支持SparkSQL的操作，比如select，groupby等，还能注册临时表进行SQL语句操作。DataFrame与DataSet支持一些特别方便的保存方式，比如保存成csv，可以带上表头，这样每一列的字段名一目了然。DataSet DataSet和DataFrame拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同。DataFrame其实就是DataSet的一个...
.map { case (id, value) => value } }) val grouped = df.groupBy(col("type")).agg(collect_list(struct("id", "name")) as "id_name") val r1 = grouped.select(col("type"), sortUdf(col("id_name")).alias("value_list")) r1.show(false)...
(id, value) => -id } //id if asc .map { case (id, value) => value } })val grouped = df.groupBy(col("type")).agg(collect_list(struct("id", "name")) as "id_name")val r1 = grouped.select(col("type"), sortUdf(col("id_name")).alias("value_list"))r1.show(false)
我们调用完groupby之后得到的结果是一个对象,所以需要调用一下mapValues将它转成list才可以使用,否则的话是不能使用collect获取的。 reduceByKey和groupByKey类似,只不过groupByKey只是归并到一起,然而reduceByKey是传入reduce函数,执行reduce之后的结果。我们来看一个例子: ...