在 Spark 中使用 groupBy 聚合函数计数使用情况

Question

我试图在 pySpark 的一行代码中进行多项操作， 并且不确定这是否适用于我的情况。

我的目的是不必将输出保存为新的数据框。

我目前的代码比较简单：

encodeUDF = udf(encode_time, StringType())
new_log_df.cache().withColumn('timePeriod', encodeUDF(col('START_TIME')))
  .groupBy('timePeriod')
  .agg(
    mean('DOWNSTREAM_SIZE').alias("Mean"),
    stddev('DOWNSTREAM_SIZE').alias("Stddev")
  )
  .show(20, False)

我的意图是在使用groupBy 之后添加count()，以获取匹配timePeriod 列的每个值的记录数，打印\显示为输出。

尝试使用 groupBy(..).count().agg(..) 时出现异常。

有什么方法可以同时实现count() 和agg().show() 打印，而无需将代码拆分为两行命令，例如：

new_log_df.withColumn(..).groupBy(..).count()
new_log_df.withColumn(..).groupBy(..).agg(..).show()

或者更好的是，将合并的输出合并到agg.show() 输出 - 一个额外的列，说明与行的值匹配的记录计数。例如：

timePeriod | Mean | Stddev | Num Of Records
    X      | 10   |   20   |    315

Answer 1

count() 可以在agg() 中使用，因为groupBy 表达式相同。

使用 Python

import pyspark.sql.functions as func

new_log_df.cache().withColumn("timePeriod", encodeUDF(new_log_df["START_TIME"])) 
  .groupBy("timePeriod")
  .agg(
     func.mean("DOWNSTREAM_SIZE").alias("Mean"), 
     func.stddev("DOWNSTREAM_SIZE").alias("Stddev"),
     func.count(func.lit(1)).alias("Num Of Records")
   )
  .show(20, False)

pySpark SQL functions doc

使用 Scala

import org.apache.spark.sql.functions._ //for count()

new_log_df.cache().withColumn("timePeriod", encodeUDF(col("START_TIME"))) 
  .groupBy("timePeriod")
  .agg(
     mean("DOWNSTREAM_SIZE").alias("Mean"), 
     stddev("DOWNSTREAM_SIZE").alias("Stddev"),
     count(lit(1)).alias("Num Of Records")
   )
  .show(20, false)

count(1) 将按等于count("timePeriod") 的第一列计算记录

使用 Java

import static org.apache.spark.sql.functions.*;

new_log_df.cache().withColumn("timePeriod", encodeUDF(col("START_TIME"))) 
  .groupBy("timePeriod")
  .agg(
     mean("DOWNSTREAM_SIZE").alias("Mean"), 
     stddev("DOWNSTREAM_SIZE").alias("Stddev"),
     count(lit(1)).alias("Num Of Records")
   )
  .show(20, false)