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为什么agg函数在Seq( Column )后面是Column，而不是直接Seq(Column)

agg函数在Seq(Column)后面是Column，而不是直接Seq(Column)，是因为agg函数是用于对数据进行聚合操作的函数，它需要接收一个或多个列作为参数，并对这些列进行聚合计算。而Seq(Column)表示将一个Column对象转换为一个包含该Column对象的Seq对象。

在Spark中，agg函数通常用于对DataFrame进行聚合操作，例如计算平均值、求和、最大值、最小值等。它接收一个或多个列作为参数，并返回一个新的DataFrame，其中包含聚合计算的结果。

为了方便使用agg函数，Spark提供了多种方式来指定聚合操作的列。其中一种常见的方式是使用Seq(Column)来指定多个列。Seq(Column)表示将多个Column对象放入一个Seq对象中，以便作为agg函数的参数传递。

使用Seq(Column)作为参数的好处是可以方便地指定多个列进行聚合操作，而不需要重复调用agg函数。同时，Seq(Column)还可以灵活地处理不同数量的列，使得代码更加简洁和可读。

以下是一个示例代码，演示了如何使用agg函数和Seq(Column)来进行聚合操作：

代码语言：txt
复制
import org.apache.spark.sql.functions._

val df = spark.read.csv("data.csv").toDF("name", "age", "salary")

val result = df.agg(Seq(sum("salary"), avg("age")): _*)

result.show()

在上述代码中，我们首先读取了一个CSV文件，并将其转换为DataFrame。然后，我们使用agg函数和Seq(Column)来计算salary列的总和和age列的平均值。最后，我们通过调用show方法来展示聚合结果。

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