spark中的聚合函数总结

最新推荐文章于 2025-03-15 23:36:16 发布
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PairRDDFunctions中的函数：

def aggregateByKey[U](zeroValue: U)(seqOp: (U, V) ⇒ U, combOp: (U, U) ⇒ U)(implicit arg0: ClassTag[U]): RDD[(K, U)]

Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral “zero value”. This function can return a different result type, U, than the type of the values in this RDD, V. Thus, we need one operation for merging a V into a U and one operation for merging two U’s, as in scala.TraversableOnce. The former operation is used for merging values within a partition, and the latter is used for merging values between partitions. To avoid memory allocation, both of these functions are allowed to modify and return their first argument instead of creating a new U.

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Spark聚合函数agg
菜鸟也学大数据的博客
11-17 5778
agg的作用 正常情况下，当我们使用了聚合算子，后面就无法在使用其他聚合算子 而agg可以使我们同时获取多个聚合运算结果 示例 object InnerFunctionDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("function").getOrCreate() import spark.implicits._
Spark常用函数详解
ning的博客
12-24 993
本文总结自Spark 2.3.1 API文档。中提供了约两百多个函数，大部分函数与Hive中类似，除UDF函数外，均可在SparkSQL中直接使用。Spark的内置函数是进行大数据处理的强大工具。通过掌握这些函数，我们可以更高效地进行数据处理和分析。本文详细介绍了Spark中的常用函数，并提供了代码示例，希望能够帮助读者更好地理解和使用这些函数。版权声明：本博客内容为原创，转载请保留原文链接及作者信息。参考文章Spark SQL常用函数 函数分类及其简介 - 优快云博客。
spark 聚合函数
m0_53490870的博客
04-07 1436
聚合需要分组，没有分组就会报错，无法出结果 没有分组代码如下： 报错内容： 分组后代码如下： 结果如下： 问题就解决了。 还有一个问题就是spark SQL没办法选取中文字段，遇到这种情况可以把要选取的中文字段先修改成英文，然后再执行select就可以了。 ...
【极简spark教程】spark聚合函数
檐前潜心学种瓜
04-27 2455
spark进阶内容，手把手教你实现UDAF，实现自己的average聚合函数
SparkSQL中自定义聚合(UDAF)函数
onway_goahead的博客
03-14 589
在学习Hive的时候我们已经了解到当内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数(UDF:user defined function) 用户自定义函数类别分为以下三种： 1).UDF：输入一行，返回一个结果(一对一)，略 2).UDTF：输入一行，返回多行(一对多)，在SparkSQL中没有，因为Spark中使用flatMap即可实现这个功能 3).UDAF：输入多行，返回一行，这里的A是aggregate，聚合的意思，如果业务复杂，需要自己实现聚合函数 下面就来介绍如何自
SparkSQL-聚合函数
上海一九四三
08-21 3058
SparkSQL中提供了一些DataFramas常用的聚合函数，比如count()，countDistinct()，avg()，max()，min()等等。但是，使用者除了使用这些已经提供的函数外，可以自定义聚合函数。 一、Untyped UDAF 定义一个类集成UserDefinedAggregateFunction并实现其中的方法。 import java.util.ArrayList...
Spark 中的窗口函数
m0_63322122的博客
03-15 1458
窗口函数通过Window分区（Partitioning）：将数据分为多个组（类似于GROUP BY排序（Ordering）：在每个分区内对数据进行排序。窗口范围（Frame）：定义窗口的大小（如当前行及其前后若干行）。.partitionBy("column1", "column2") // 按列分区.orderBy("column3") // 按列排序.rowsBetween(start, end) // 定义窗口范围（可选）：指定分区的列。orderBy：指定排序的列。：定义窗口的范围（如。
Spark数据聚合算子
2401_84052244的博客
07-30 3578
reduceByKey和aggregateByKey底层实现完全相同，都是combineByKeyWithClassTag，只不过reduceByKey调用 combineByKeyWithClassTag的入参mergeValue和mergeCombiners是相等的，aggregateByKey是用户指定可以不等的，也就是说 reduceByKey是一种特殊的aggregateByKey。
Spark SQL中的聚合与窗口函数
日常分享数据分析开发、编程语言内容
01-02 1396
Spark SQL中的聚合与窗口函数是强大的工具，用于分析和处理结构化数据。本文深入探讨了聚合函数、分组操作、窗口函数以及实际用例，并提供了性能优化的建议。希望本文能够帮助大家更好地理解和应用Spark SQL中的聚合与窗口函数，以解决复杂的数据分析问题。
Spark 2.0常用聚合函数 以及其他常用函数
chixushuchu的博客
12-29 2531
avg sum max min count countDistinct
Spark-用户自定义聚合函数
Knight
06-19 1060
**强类型**的Dataset和弱类型的DataFrame都提供了相关的聚合函数， 如 count()，countDistinct()，avg()，max()，min()。除此之外，用户可以设定自己的自定义聚合函数。 **弱类型**用户自定义聚合函数：通过继承UserDefinedAggregateFunction来实现用户自定义聚合函数。下面展示一个求平均工资的自定义聚合函数。 弱类型 import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sq
Spark Sql 聚合
热门推荐
OnTheRoad的博客
01-12 1万+
聚合 DataFrames可以提供共同聚合，例如count()，countDistinct()，avg()，max()，min()等。虽然这些功能是专为DataFrames，星火SQL还拥有类型安全的版本，在其中的一些 斯卡拉和 Java的使用强类型数据集的工作。此外，用户不限于预定义的聚合函数，并且可以创建自己的聚合函数。 无用户定义的聚合函数 扩展UserDefinedAggregateFun...
Spark RDD算子（2）聚合操作combineByKey，foldByKey
xiaoxionghanhan的博客
11-04 267
combinByKey def combineByKey[C](createCombiner: (V) => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C, partitioner: Partitioner, mapSideCombine: Boolean = true, serializer: Serializer = null): RDD[(K, C)] 该函数用于将RDD[K,V]转换成RDD[K,C]，这里的V类型和
PairRDD中算子reduceByKey图解
weixin_33963594的博客
07-30 183
reduceByKey 函数原型： def reduceByKey(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] def reduceByKey(func: (V, V) => V, numPartitions: Int): RDD[(K, V)] def reduceByKey(partitioner: Partitioner, func: (V, V) =...
Spark核心编程(RDD转换算子)之聚合算子
Sarahdsy的博客
06-06 1192
文章目录RDD转换算子 之 聚合算子reduceByKey说明案例groupByKey说明案例aggregateByKey说明案例foldByKey说明案例combineByKey说明案例聚合算子小结有预聚合reduceByKeyaggregateByKeyfoldByKeycombineByKey无预聚合groupByKey RDD转换算子 之 聚合算子 聚合算子可以说是Spark计算里面的核心，所以搞懂底层的实现很有必要。 reduceByKey 说明 可以将数据按照相同的key对value进行聚合
spark RDD的aggregate（聚合）方法
weixin_43866709的博客
03-18 1538
首先来看一下aggregate方法的具体实现： /** * Aggregate the elements of each partition, and then the results for all the partitions, using * given combine functions and a neutral "zero value". This function can...
spark 数据倾斜之两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）
鸭梨的博客
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两阶段聚合（局部聚合+全局聚合） 方案适用场景： 对RDD执行reduceByKey等聚合类shuffle算子或者在Spark SQL中使用group by语句进行分组聚合时，比较适用这种方案。 方案实现思路： 这个方案的核心实现思路就是进行两阶段聚合。第一次是局部聚合，先给每个key都打上一个随机数，比如10以内的随机数，此时原先一样的key就变成不一样的了，比如(hello, (hello, 1) (hello, 1) (hello, 1)，就会变成(1_hello, 1) (1_hello,
Spark 使用局部聚合+全局聚合解决数据倾斜问题
Dream_aju的博客
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Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题，是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题。 例如，reduced端一共要处理100万条数据，第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据，计算5分钟内完成，第三个task分配到了98万数据，此时第三个task可能需要10个小时完成，这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成，这就是数据倾斜所带来的后果。 import org.apache.spark.rdd.RDD import .
spark-map-flatMap-以及聚合操作
大白
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FaltMap算子与Map算子的区别:    一、什么时候使用FlatMap 当数据是一条数据对应多条数据的时候使用二、flatMap内的函数返回值必须是一个scala类型的集合才行三、Map内的函数返回值是一个对象聚合操作:例子一:使用reduceByKey,和mapValues计算每个键对应的平均值val rdd = sc.parallelize(Seq(("panda", 0), ("pin...
spark sql的select函数
最新发布
06-17
<think>我们正在讨论SparkSQL中的select函数。根据用户的问题，他想了解select函数的使用方法和示例。根据引用[3]，我们可以看到在SparkSQL中调用自定义函数的两种方式：SQL方式和DSL方式。在SQL方式中，我们使用spark.sql("""select...""")，其中select就是SQL语句的一部分。在DSL方式中，我们使用DataFrame的select方法，例如df.select(...)。另外，引用[5]中展示了一个使用select的SQL语句示例：spark.sql("selectname,class,score,count(name)over(partitionbyclass)name_countfromscores").show因此，我们可以将select的使用分为两种风格：SQL风格和DataFrameAPI（DSL）风格。下面我们将分别介绍这两种风格的使用方法，并给出示例。1.SQL风格：在SparkSQL中，我们可以直接执行SQL查询语句。首先需要将DataFrame注册为临时视图，然后使用spark.sql()方法执行SQL语句，其中就包含select子句。2.DataFrameAPI（DSL）风格：使用DataFrame的select方法，可以传入多个列表达式（可以是列名、列的计算表达式等）。同时，我们还可以在select中使用一些内置函数或者窗口函数等，如引用[5]中使用了窗口函数count(...)over(...)。下面给出具体示例：首先，假设我们有一个DataFrame，名为df，它包含以下列：id,name,address。示例1：选择特定的列（SQL风格）df.createOrReplaceTempView("people")spark.sql("SELECTid,nameFROMpeople").show()示例2：选择特定的列（DSL风格）df.select("id","name").show()示例3：在select中使用表达式（例如，给列重命名，进行计算等）SQL风格：spark.sql("SELECTid,name,addressashome_addressFROMpeople").show()DSL风格：importorg.apache.spark.sql.functions._df.select(col("id"),col("name"),col("address").alias("home_address")).show()示例4：在select中使用函数（例如，字符串函数）SQL风格：spark.sql("SELECTid,name,upper(address)asupper_addressFROMpeople").show()DSL风格：df.select(col("id"),col("name"),upper(col("address")).alias("upper_address")).show()示例5：在select中使用窗口函数（如引用[5]）SQL风格：spark.sql("selectname,class,score,count(name)over(partitionbyclass)asname_countfromscores").show()DSL风格：importorg.apache.spark.sql.expressions.WindowvalwindowSpec=Window.partitionBy("class")df.select(col("name"),col("class"),col("score"),count("name").over(windowSpec).alias("name_count")).show()另外，在引用[3]中，我们还看到了在select中调用自定义函数的示例（SQL方式和DSL方式）。例如，调用一个名为sql_add_suffix的自定义函数：SQL风格：spark.sql("selectid,name,sql_add_suffix(address)asnew_addressfromtemp").show()DSL风格：df.select('id,'name,dsl1_add_suffix('address).alias('new_address')).show()总结：SparkSQL的select函数用于选择指定的列，并可以对列进行变换（使用内置函数或自定义函数）。用户可以根据自己的喜好选择SQL风格或DSL风格（DataFrameAPI）来编写代码。根据要求，生成相关问题：1.SparkSQL中如何重命名select出来的列？2.在SparkSQL的select中如何使用条件表达式？3.SparkSQL中select和selectExpr有什么区别？4.如何在select中使用聚合函数？5.如何通过select添加新列？</think>### Spark SQL `select` 函数详解 `select` 函数是 Spark SQL 的核心操作之一，用于从 DataFrame 或 Dataset 中选取指定列或表达式。支持两种使用方式：**SQL 语法**和 **DSL（领域特定语言）语法**。 #### 一、基础用法 1. **选择指定列（SQL 语法）**： ```sql SELECT col1, col2 FROM table_name ``` ```scala // 示例：选择 name 和 age 列 spark.sql("SELECT name, age FROM users").show() ``` 2. **选择指定列（DSL 语法）**： ```scala df.select("col1", "col2") ``` ```scala // 示例：选择 name 和 address 列 df.select("name", "address").show() ``` #### 二、进阶用法 1. **表达式计算**： ```scala // 给地址添加后缀（引用自定义函数）[^3] df.select( $"id", $"name", sql_add_suffix($"address").alias("new_address") ).show() ``` 2. **使用内置函数**： ```scala import org.apache.spark.sql.functions._ // 计算名字长度并重命名列 df.select($"name", length($"name").alias("name_length")).show() ``` 3. **操作 Map 类型**（引用[^2]）： ```sql -- 提取 map 中的值 SELECT my_map['key1'] AS value FROM table ``` #### 三、窗口函数（引用[^5]） ```sql -- 按班级分区计算人数 SELECT name, class, score, COUNT(name) OVER(PARTITION BY class) AS name_count FROM scores ``` #### 四、自定义聚合（引用[^4]） ```scala // 注册自定义聚合函数 spark.udf.register("my_agg", new MyAggregationFunction) // 在 select 中使用 spark.sql("SELECT class, my_agg(score) FROM scores GROUP BY class") ``` #### 五、性能优化建议 1. **列裁剪**：只选择必要列，减少数据传输 ```scala df.select("id", "name") // 优于 select("*") ``` 2. **避免复杂嵌套**：对复杂表达式分步计算 3. **使用别名**：对计算列使用 `alias()` 提高可读性 > **注意**：完整示例代码可参考 Spark 官方仓库的 `examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/sql/` 目录[^1][^4]。 --- ### 相关问题 1. Spark SQL 中如何实现 `select` 时的条件过滤？ 2. `select` 和 `selectExpr` 有什么区别？何时使用后者？ 3. 如何在 `select` 中处理嵌套结构（如 struct 或 array）？ 4. `select` 操作是否会触发 Spark 作业执行？ 5. 如何通过 `select` 实现列的动态选择（如基于变量选择列）？
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