python spark数据分析_spark常用功能：使用Spark计算数列统计值

参考 ：

-- https://cloud.tencent.com/developer/article/1475487

先来回顾一下数据和对应的统计结果：

本文使用的是iris分类数据集，数据下载地址为：

下载后转换为xlsx格式的文件，数据如下：

对应的统计结果如下：

在介绍之前，我还是想先说明一点，这一篇只是想先带大家体验一把Spark SQL，相关更多关于原理相关的知识，咱们会在后面的文章中详细介绍。

1、数据导入

这里咱们通过读取Excel的方式读取出相应的数据，并得到一个DataFrame：

def createDFByCSV(spark:SparkSession) = {

val df = spark.sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv")

.option("header","true") //这里如果在csv第一行有属性的话，没有就是"false"

.option("inferSchema",true.toString)//这是自动推断属性列的数据类型。

.load("resources/iris.csv")

df.show()

}

结果如下：

2、使用Spark SQL计算统计值

2.1 最大值、最小值

使用Spark SQL统计最大值或者最小值，首先使用agg函数对数据进行聚合，这个函数一般配合group by使用，不使用group by的话就相当于对所有的数据进行聚合。

随后，直接使用max和min函数就可以，想要输出多个结果的话，中间用逗号分开，而使用as给聚合后的结果赋予一个列名，相当于sql中的as：

import spark.implicits._

df.agg(max($"feature1") as "max_feature1",