聚合派生列spark
聚合派生列（Aggregated Derived Column）是一种在Spark中使用的数据处理技术。它是基于Spark的DataFrame和Dataset API，用于在数据集中创建新的派生列。
聚合派生列的主要目的是通过对现有列进行聚合操作，生成新的计算结果列。这些聚合操作可以包括求和、计数、平均值、最大值、最小值等。通过使用聚合派生列，可以方便地对大规模数据集进行复杂的数据转换和分析。
优势：
- 灵活性：聚合派生列可以根据具体需求进行自定义的聚合操作，使数据处理更加灵活多样化。
- 高效性：Spark的分布式计算能力使得聚合派生列能够高效地处理大规模数据集，提高数据处理的速度和效率。
- 可维护性：通过使用聚合派生列，可以将复杂的数据转换逻辑封装成可复用的代码片段，提高代码的可维护性和可读性。
应用场景：
- 数据清洗：通过聚合派生列，可以对原始数据进行清洗和转换，去除无效数据、填充缺失值等。
- 特征工程：聚合派生列可以用于生成新的特征列，用于机器学习和数据挖掘任务中的特征工程。
- 数据分析：通过聚合派生列，可以对数据集进行各种统计分析，如计算平均值、求和、计数等。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
腾讯云提供了一系列与Spark相关的产品和服务，如云数据仓库CDW、弹性MapReduce EMR等。这些产品可以帮助用户在腾讯云上快速搭建和管理Spark集群，实现大规模数据处理和分析。
- 云数据仓库CDW：腾讯云的云数据仓库CDW是一种高性能、弹性扩展的数据仓库服务，支持Spark等多种计算引擎，可以用于存储和分析大规模数据。了解更多：云数据仓库CDW
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1回答
我有一个与许多执行者一起运行的spark工作。
我希望能够使用executors上的计数器来计算事件发生的次数。例如，计算列" column“为10的次数。
df.map(df => if(df.get("column")==10){ counter.inc } ; df)
我最终希望总数是所有执行器上计数器的总和。
这个是可能的吗？
当我们从spark驱动程序报告指标时，我们扩展org.apache.spark.metrics.source.Source并将其注册到spark环境中。这些指标可以用于执行者吗？
浏览 1提问于2020-01-16得票数 1
我正在尝试实现min和max在agg中的groupByKey操作。代码如下所示：
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.TypedColumn
import org.apache.spark.sql.expressions.scalalang.typed.{
count => typedCount,
sum => typedSum }
inputFlowRecords.groupByKey(inputFlowRecrd => inputFlowRecrd.FlowIn
浏览 1提问于2019-07-23得票数 2
1回答
我想在我的星火程序中遍历dataframe列，并计算min和max值。我对Spark和scala很陌生，一旦我在dataframe中获取它，我就无法遍历这些列。
我尝试过运行以下代码，但它需要将列号传递给它，问题是如何从dataframe中获取它并动态传递它，并将结果存储在一个集合中。
val parquetRDD = spark.read.parquet("filename.parquet")
parquetRDD.collect.foreach ({ i => parquetRDD_subset.agg(max(parquetRDD(parquetRDD.colum
浏览 3提问于2017-07-18得票数 0
回答已采纳
1回答
使用Spark访问数据仓库中的列
、、、、
我正在开发使用SCALA的SPARK 1.6.1版本，并面临一个不寻常的问题。使用在同一执行过程中创建的现有列创建新列时，获取"org.apache.spark.sql.AnalysisException“。
WORKING:。
val resultDataFrame = dataFrame.withColumn("FirstColumn",lit(2021)).withColumn("SecondColumn",when($"FirstColumn" - 2021 === 0, 1).otherwise(10))
result
浏览 0提问于2016-08-12得票数 4
我想在spark (Spark2.1)中的一列上应用一个sum。我有两种方法：
1-具有窗口功能：
val windowing = Window.partitionBy("id")
dataframe
.withColumn("sum", sum(col("column_1")) over windowing)
2-具有agg职能：
dataframe
.groupBy("id")
.agg(sum(col("column_1")).alias("sum"))
就表演而言，最好的方法是什么？这两种方
浏览 1提问于2019-04-03得票数 4
回答已采纳
我需要通过Spark分组一个大型数据集，我将其加载为两列的Pandas数据框架，然后重新转换为Pandas:基本上是做Pandas -> 'pyspark.sql.group.GroupedData‘-> Pandas。两列中的元素都是整数，分组后的数据需要以列表的形式存储，如下所示：
df.a df.b
1 3
2 5
3 8
1 2
3 1
2 6
...
spark_df = spark.createDataFrame(df
浏览 1提问于2017-08-03得票数 1
我有这个dataframe，我试图将这个dataframe操作转换成sql使用pivot函数。
val df = Seq(
(1, "a,b,c"),
(2, "b,c")
).toDF("id", "page_path")
df.createOrReplaceTempView("df")
df.show()
df
.withColumn("splitted", split($"page_path", ","))
浏览 0提问于2020-05-11得票数 4
回答已采纳
Spark DataFrame模式：
In [177]: testtbl.printSchema()
root
|-- Date: long (nullable = true)
|-- Close: double (nullable = true)
|-- Volume: double (nullable = true)
我希望在testtbl列中应用标量值函数。假设我想要计算“Close”列的平均值。对于rdd，我会这样做
rdd.fold(0, lambda x,y: x+y)
但是testtbl.Close不是rdd，它是一个功能有限的列对象。testtbl的行是rdds，列不是r
浏览 1提问于2016-07-26得票数 1
我使用的是Spark SQL 2.2.0。
在执行查询时，如：
spark.sql("select COL1, min(STRING_COL2)
from TB1 group by COL1").explain()
Spark将使用sort aggregate，因为STRING_COL2是一个字符串列。在大多数情况下，基于排序的聚合比基于散列的聚合要昂贵得多。
在GROUP BY子句中指定字符串列不会强制基于排序的聚合。
如果你用sort_array(collect_set(STRING_COL1))[0]代替min(STRING_COL1)，Spark
浏览 32提问于2017-12-11得票数 6
我是Spark Dataframe的新手。我有一个很大的Dataframe，在Spark集群中有一个键列，有4个节点。对于每个键，我在Dataframe中有几条记录；因此，只要内存有容量，我希望在每个节点中都有具有相同键的记录。如果节点内存已满，则将剩余数据移至另一节点。 你能指导我怎么做吗？ 我曾经研究过用partionBy编写pair RDD上刚刚使用的Spark自定义分区。它将每个唯一组合的数据写入不同的文件中。事实上，我不想使用partitionBy，因为它将结果写在不同的文件中。 任何帮助都是非常感谢的。
浏览 17提问于2021-09-16得票数 0
2回答
我想知道spark子句在没有GroupBY或任何聚合函数的spark中是如何工作的？
( 1)我们是否可以依赖没有聚合函数? 2)是否有其他方法来过滤在该选择级别上生成的列？
我已经尝试过执行下面的Spark，它是否正常工作，但是我们能依赖它吗？
spark.sql("""
select 1 as a having a=1
""").show()
spark.sql("""
select 1 as a having a=2
""").show()
+---+
| a|
+---+
| 1|
+-
浏览 0提问于2019-07-01得票数 0
回答已采纳
1回答
如何基于窗口显示Spark数据框中的某一列来运行不同的回归模型？
假设我在一个Spark DF中有2个产品，其功能和标签与这些产品相关联。产品的ids显示在一个单独的列中。
我想对每个产品进行回归分析。
到目前为止，对于相对简单的分析，我一直使用
w = Window().partitionBy("id")
F.sum(column).over(w)
例如，数据
sdf = spark.createDataFrame(
[("a", 1.0, 2.0, 3.0), ("a", 4.0, 1.0, 5.0), ("b"
浏览 0提问于2017-12-22得票数 0
1回答
在Azure数据流中，在聚合转换中，是否可以动态地将列包含在Group By中？根据它们的值，我有8列可能是Group中需要的，即，如果值是1，则将其包含在Group By中。 简化为2列： Column1 Column2
1 1
Group By Column1, Column2
Column1 Column2
1 0
Group By Column1
浏览 14提问于2020-11-03得票数 0
回答已采纳
我在scala中有一个名为df的spark数据帧，它有两列，即a和b，a列包含字母，b列包含数字，如下所示。
a b
----------
g 0
f 0
g 0
f 1
我可以使用以下命令获取不同的行
val dfDistinct=df.select("a","b").distinct
它提供了以下内容：
a b
----------
g 0
f 0
f 1
我想添加另一个列，其中包含这些不同的组合在第一个数据帧中出现的次数，这样我就可以得到
a b count
-
浏览 2提问于2015-10-28得票数 9
回答已采纳
我有三列数据-- incident_ID、日期、状态。
incident_ID各不相同，日期仅为年份格式，从2013年到2016年不等，各州没有特定的顺序，如果事件发生在同一年份，则会重复。
我将合并这个数据w/另一个表，但是首先我需要组织数据以更好地匹配另一个表的格式--它显示了每个州的年份、状态和花费的美元。因此，对于2013年，我将有51行(每个州+ DC)和每个州将有一个美元数额-然后清洗/重复到2016年的表格。
我对SSIS/Visual Studio非常陌生，但据我的理解，我应该能够使用派生的列转换来完成这一任务.但我不知道怎么去那里。
是否有一种方法可以使用派生列来“
浏览 1提问于2019-12-06得票数 2
我使用DataBricks连接在远程群集上运行PySpark应用程序。当我试图检索一个列的最小值时，当另一个列有一个特定值时，我会遇到一个问题。运行以下代码行时：
feat_min = df.filter(df['target'] == 1).select(
F.min(F.col('feat')).alias('temp')).first().temp
我得到了这个错误：
Exception has occurred: Py4JJavaError
An error occurred while calling o5043
浏览 18提问于2021-11-26得票数 0
我有一个火花数据集的列(在java中)，我希望这个列的所有值都成为新列的列名(新列可以用一个常量值填充)。
For example I have:
+------------+
| Column |
+------------+
| a |
| b |
| c |
+------------+
And I want:
+------+----+----+---+
|Column| a | b | c |
+------+----+----+---+
| a | 0 | 0 |0 |
| b | 0 |
浏览 1提问于2019-08-08得票数 1
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1回答
火花结构流构造窗口间隔
、、、
我加入了一个流数据have (由下面的前四列组成)和一个静态dataframe (提供最后两列)，以生成一个新的流数据have(称为first_agg_sdf)，其结构如下：
+---------+--------+-----+-------------------+-----+------------+
|elementid|metricid|value| epoch|sigma|windowlength|
+---------+--------+-----+-------------------+-----+------------+
| 2|
浏览 0提问于2018-02-28得票数 0
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Spark SQL中Group By子句的底层实现是什么？我知道Spark支持下面两种类型的Group by操作，即GroupByKey和ReduceByKey。ReduceByKey是一种map side reduce，它提供了比GroupByKey更好的性能。
在我们的应用程序代码中，我们在Spark Dataframe上使用Spark SQL，而不是直接创建RDDs。所以，我想到了这个问题，Spark SQL中的GroupBy是做GroupByKey还是ReduceByKey，还是别的什么。
浏览 0提问于2019-08-30得票数 1
我是Scala的初学者，我有一个数据框架，看起来像这样(缩写)： root
|-- contigName: string (nullable = true)
|-- start: long (nullable = true)
|-- end: long (nullable = true)
|-- names: array (nullable = true)
| |-- element: string (containsNull = true)
|-- referenceAllele: string (nullable = true)
|-- alternateAllele
浏览 31提问于2019-09-19得票数 0
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2回答
SSIS从2个来源减去
、、、
我目前有两个Excel源。我希望一个Excel源(SourceA)的行数与另一个excel源(SourceB)的行值相减。我在each上使用了条件拆分来指定我想要使用的行。SourceA返回一行，这正是我想要的。源B返回了许多行，这正是我所期望的。
在SourceA数据流中，我现在添加了一个聚合转换来计算行数。
然后我使用了一个Union All，一个数据转换转换，然后是一个派生列转换。在这个派生的列转换中，我使用了SourceB中的列- SourceA的聚合计数。
然后，我将其链接到SQL Server目标并配置映射。我运行数据流，一切都正常。但是，当我查看结果时，它只给我一个空值(它没有为
浏览 2提问于2014-03-09得票数 0
我有3个在派生列transformation.Now中计算的非加性度量，我做了聚合转换来总结我的加性度量，因为最后3个我没有将它们放在聚合中，但是当我试图将我的度量插入到事实表中时，最后3个没有出现！如何在事实表中插入它们?我应该使用另一个转换吗?它是什么？
浏览 0提问于2012-07-23得票数 2
2回答
我想从数据库中读取两列，将它们按第一列分组，然后使用Spark将结果插入到另一个表中。我的程序是用Java编写的。我尝试了以下几点：
public static void aggregateSessionEvents(org.apache.spark.SparkContext sparkContext) {
com.datastax.spark.connector.japi.rdd.CassandraJavaPairRDD<String, String> logs = javaFunctions(sparkContext)
.cassandraTab
浏览 8提问于2016-10-31得票数 1
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1回答
在Spark1.6.0中，我有一个包含职务描述的列的数据框架，如：
Description
bartender
bartender
employee
taxi-driver
...
我使用以下方法从该列检索唯一值列表：
val jobs = people.select("Description").distinct().rdd.map(r => r(0).asInstanceOf[String]).repartition(4)
然后，对于每个职务描述，我尝试检索具有该职务的人员并做一些事情，但我得到了一个NullPointerException：
jobs.foreach
浏览 2提问于2016-02-21得票数 5
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1回答
我在spark中使用结构化流，但我很难理解存储在内存中的数据。目前我运行的是Spark2.4.7，上面写着()
结构化流的关键思想是将实时数据流作为一个表不断追加。
我理解这一点，因为Spark将所有传入数据附加到一个无界表中，该表永远不会被截断，也就是说，它将不断地不确定地增长。
我理解这个概念和为什么它是好的，例如，当我想要基于事件时聚合时，我可以使用withWatermark来告诉spark哪一列是事件时间，然后指定我希望接收数据的时间有多晚，并让spark知道抛出比这更久的所有东西。
然而，让我说，我想聚集在一些事情，不是事件-时间。我有一个usecase，其中卡夫卡中的每一条
浏览 10提问于2021-12-07得票数 1
当使用Scala从Cassandra选择到Spark时，我正在尝试转换数据。
在选择数据时，我希望转换数据以根据值将计数放到特定的count_*列中。
我找不到与Spark SQL一起使用的IF/CASE语句。有什么想法吗？
val results = csc.sql("
SELECT trip_sell_key, trip_veh_key, idle_stop_date, COUNT(*),
SUM (case when idle_stop_duration >= 0
and idle_stop_duration < 5 then 1 els
浏览 0提问于2016-04-08得票数 0
2回答
我在ApacheSpark2.2中使用了最新的结构化流，并得到了以下例外：
org.apache.spark.sql.AnalysisException:当流数据框架/数据集上没有流聚合时，不支持完整的输出模式；
为什么完全输出模式需要流聚合？如果Spark允许流查询中没有聚合的完整输出模式，会发生什么情况？
scala> spark.version
res0: String = 2.2.0
import org.apache.spark.sql.execution.streaming.MemoryStream
import org.apache.spark.sql.SQLCo
浏览 1提问于2017-08-18得票数 19
回答已采纳
Apache Spark™提供了一种可插拔的机制，以便使用Apache与外部数据源集成。这些API允许Spark从外部数据源读取数据，还允许将在Spark中分析的数据写回外部数据源。DataSource API还支持过滤器下推和列修剪，这可以显着提高查询的性能。
除此之外，我想知道Apache spark是否也为能够本机执行函数(本机或用户定义的)的数据源提供了能力(或接口)？
我们有一个专有的数据源，它可以将结果传递给max()、min()、size()等函数。
浏览 2提问于2017-09-18得票数 1
1回答
电火花数据之和
、、
我试图在pyspark.sql.dataframe上执行以下操作
from pyspark.sql.functions import sum as spark_sum
df = spark.createDataFrame([
('a', 1.0, 1.0), ('a',1.0, 0.2), ('b', 1.0, 1.0),
('c' ,1.0, 0.5), ('d', 0.55, 1.0),('e', 1.0, 1.0)
])
>>> df.show()
+---+
浏览 0提问于2018-05-13得票数 4
回答已采纳
我是Spark和Scala的新手，正在尝试理解什么是操作从csv加载的表的最佳方法。假设我有csv格式的要素数据集，并且需要按列归一化值。
我从下面的代码开始
val rdd=sc.textFile("test.csv").map(_.split(","))
textFile按行对数据进行切片。如何将所有列值导入reducer以计算平均值、计数、最大值、最小值和归一化值？如何生成具有列索引键的元组？谢谢
浏览 0提问于2015-05-29得票数 0
我有一个spark数据框，其中有几个列，如tin、year、date_begin、date_end、continuous_data
tin year continuous_data
a1 2017 0
a1 2017 1
a1 2017 0
a1 2017 1
a1 2017 1
a1 2017 0
a1 2017 1
a1 2017
浏览 1提问于2019-06-11得票数 0
我目前正在寻找一个解决方案，在我们的Synapse中进行一些转换，如果规则不令人满意，我们应该向第三方发送一封邮件。
这里的场景是，我目前正在我的Synapse中编写一段代码，它使用Pyspark来转换我们从Synapse中选择的源文件。在开始时，我将对源文件中的一些标志列进行计数。这些计数没有空值。
因此，一旦我们完成了转换，我们需要检查这些列的数量是减少了还是增加了。
CASE1:如果从源文件开始的转换后，标志列的计数正在减少，那么我们需要发送一封邮件，表示计数正在减少，进程将失败，并接受新文件。
For EXAMPLE SOURCE FILE flag Count= 3456
浏览 8提问于2022-10-26得票数 0
我目前正在尝试学习在Scala中使用Apache Spark。 我有下表作为我想要用于分析的数据框架 ? 现在我要遍历各行，获取body列中字符串的id和字数，并将信息输出到包含2列的dataframe中。 def analyseDF(df:DataFrame): Unit = {
//var retFrame = spark.emptyDataset[ClassIdCount].toDF()
var tList = mutable.MutableList[IdCount]()
df.foreach(row => {
val
浏览 28提问于2019-02-27得票数 0
3回答
如何命名聚合列？
、、
我在Scala中使用Spark，并且我的聚合列是匿名的。有没有一种方便的方法来重命名数据集中的多个列？我考虑过使用as来强加一个模式，但是键列是一个结构(由于groupBy操作)，并且我不知道如何在其中定义一个包含StructType的case class。
我尝试定义一个模式，如下所示：
val returnSchema = StructType(StructField("edge", StructType(StructField("src", IntegerType, true),
浏览 0提问于2016-07-26得票数 18
回答已采纳
1回答
我是spark的新手，并且有一个用例来查找列中所有值的总和。每列都是一个整数数组。 df.show(2,false)
+------------------+
|value |
+------------------+
|[3,4,5] |
+------------------+
|[1,2] |
+------------------+ 要查找的值3+4+5+1+2= 15 有人可以帮助/指导我如何实现这一点吗？ 编辑:我必须在spark 2.3中运行这段代码
浏览 22提问于2020-09-23得票数 0
回答已采纳
我正在尝试添加spark data frame中现有的两个列作为新列。我正在使用Java API执行以下操作
sensorData2DoubleDF.withColumn("diff", sum(sensorData2DoubleDF.col("nodeid"),sensorData2DoubleDF.col("nodeid"));
但是上面的代码不能工作，有人知道怎么做吗？
浏览 0提问于2017-06-21得票数 0
我有一个spark数据帧 import pandas as pd
foo = pd.DataFrame({'id': [1,1,2,2,2], 'col': ['a','b','a','a','b'], 'value': [1,5,2,3,4],
'col_b': ['a','c','a','a','c']}) 我想用value列的max创建一个新列，按id分组。但我希望
浏览 31提问于2021-01-16得票数 0
回答已采纳
1回答
我试图在窗口上使用自定义用户定义的聚合器。当我使用非类型化聚合器时，查询可以工作。但是，我无法使用类型的U选项作为窗口函数--我得到了一个声明The query operator ``Project`` contains one or more unsupported expression types Aggregate, Window or Generate的错误。
下面的基本程序演示了这个问题。我认为它可以使用UserDefinedAggregateFunction而不是Aggregator，但前者是不可取的。
import scala.collection.mutable.Set
imp
浏览 3提问于2020-12-05得票数 1
回答已采纳
1回答
我有一个使用Scala和SQL API用Spark编写的代码：
sourceData
.groupBy($"number")
.agg(
countDistinct(when(...something...)),
countDistinct(when(...something...)),
countDistinct(when(...something...)),
countDistinct(when(...something...))),
countDi
浏览 1提问于2018-05-15得票数 2
1回答
我的团队现在正在进入结构化流的领域。我对结构化流媒体相对来说是个新手。
我有个要求
来源- CSV
接收器- JSON
环境规划署详情：
组群: Spark 2.2.1
编程语言: Scala
构建工具:分级
范围：
我已经实现了这个简单的代码
val schema = StructType(
Array(StructField("customer_id", StringType),
StructField("name", StringType),
StructField("pid", StringType
浏览 0提问于2018-06-11得票数 1
2回答
假设我有下表：
create table t_Item (
ItemID int not null identity(1,1) constraint PK_Item primary key,
Description varchar(256) not null,
Price decimal(10,2) not null
)
以下意见如下：
create view Item as
select ItemID
,Description
,Price
,1.09 Tax
,Price * 1.09 TaxedP
浏览 6提问于2013-03-06得票数 9
回答已采纳
1回答
我有下面的JSON结构，它由Azure表单Recognizer返回。
columnCount键提供了实际的列数。
我想将columnHeader =的单元格转换为Azure表的列
和其他单元格，在这些单元格中，有机物= null应该转换为行。
在ADF中实现这一目标的最佳方法是什么？
在ADF中使用扁平活动
在Azure函数中使用循环写入转换逻辑并返回CSV字符串
在Azure函数中使用像JUST.NET这样的库
备注：表单识别器返回的行数和列数将是动态的
{ "rowCount"：9，"columnCount"：2，“单元格”：[{“类”：
浏览 3提问于2022-03-20得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个数据集，我想写，排序到拼板文件，以获得利益后，请求这些文件在星火，包括谓词下推。
目前，我使用按列重新分区和分区数将数据移动到特定分区。该列标识相应的分区(从0开始到(固定的) n)。结果是scala/some正在生成一个意外的结果，并且创建了更少的分区(其中一些分区是空的)。也许是哈希碰撞？
为了解决这个问题，我试图找出原因，并试图找到解决办法。通过将dataframe转换为rdd并将partitionBy与HashPartitioner一起使用，我找到了一个解决办法。令我惊讶的是:我得到了预期的结果。但是，对我来说，将dataframe转换为RDD并不是一个解决方案，因为它需要太多
浏览 0提问于2019-01-16得票数 0
回答已采纳
我正在使用Scala，并希望构建自己的DataFrame函数。例如，我希望将列视为数组，遍历每个元素并进行计算。
首先，我尝试实现我自己的getMax方法。因此，列x的值为3、8、2、5、9，该方法的预期输出为9。
下面是它在Scala中的样子
def getMax(inputArray: Array[Int]): Int = {
var maxValue = inputArray(0)
for (i <- 1 until inputArray.length if inputArray(i) > maxValue) {
maxValue = inputArra
浏览 2提问于2016-04-11得票数 19
回答已采纳
在将我的java spark程序部署到集群期间，它遇到了一个ArrayIndexOutOfBoundsException: 11异常。
据我所知，我的代码没有语法上的错误，索引错误也不能说明哪里出了问题。我的程序简单地假设能够获取12列，由空格分隔，然后它需要获取一列(命令列)并进行聚合，以查看每个命令存在多少次。
column1 column2 command column3 ect
dggd gdegdg cmd#1 533 ect
dggd gdegdg cmd#1 533 ect
dggd gdegdg cmd#2 534 e
浏览 6提问于2017-08-29得票数 0
回答已采纳
我正在用Scala在Spark 2.3中做一些功能工程。
我在Spark DataFrame的一列中有IP地址，如下所示
然后，我使用data.groupBy("ip").count()获取每个IP地址的频率列表。这看起来像是
现在，我希望将这些频率中的每个频率映射到原始数据帧。在那里我会
ip | freq |
-- | |
123 | 3 |
567 | 7 |
857 | 10 |
123 | 3 |
解决此类问题的有效方法是什么？
浏览 0提问于2018-04-03得票数 0
Spark Continuous Processing是否支持像FlatMapGroupswithState这样的有状态操作，像Continuous这样的有状态操作不支持Spark操作。
浏览 23提问于2020-11-04得票数 0
在此查询中，聚合函数中的时间未排序：
SELECT id,
aggregate(time)
FROM (SELECT *
FROM TABLE
ORDER BY time) AS foo
GROUP BY something;
如何在group by表达式中按列排序？
浏览 0提问于2012-07-18得票数 0
回答已采纳
我是spark的新手。我正在尝试在特定的金额列上应用ISNULL函数。但它给出的错误是找不到。在进行任何类型的聚合时，有没有方法将ISNULL应用于特定的对象。
val totalAmountvalueDF = sourceDF.groupBy("Id").**agg(sum(ISNULL("amount",0))**.as("totalAmountvalue"))
我不能申请当其他人在此金额列，因为我有一些其他目的。因此，我只能在进行聚合时应用ISNULL。
浏览 53提问于2019-11-25得票数 0
请注意，只有在您已经通过运行以下命令安装spark时，您才可以在本地运行此命令。否则，在Databricks集群上复制该问题，该集群将自动初始化星体上下文。
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("test").getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
dataframe
spark_dataframe = pd.DataFrame(
{'id' : [
浏览 3提问于2020-07-01得票数 1
回答已采纳
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