根据最大 Spark Scala 替换列值答案

【问题标题】：Replace column values based on the max Spark Scala根据最大 Spark Scala 替换列值
【发布时间】：2021-11-16 22:47:03
【问题描述】：

假设我有一个如下所示的数据集：

val data1 = Seq(
  ("81518165", "10", "0412221432", "2021.02.01 12:29:57"),
  ("81518165", "10", "0412392873", "2021.02.01 11:33:41"),
  ("81518165", "10", "0412392879", "2021.02.01 05:12:12"),
  ("81518165", "10", "0412392950", "2021.02.01 01:39:37"),
  ("23698102", "12", "0412221432", "2021.02.14 12:55:33"),
  ("23698102", "12", "0412392873", "2021.02.14 11:33:37"),
  ("23698102", "12", "0412392879", "2021.02.14 05:12:00")
)

val df1 = data1.toDF("AUFTRAG", "AUFTRAG_POS", "IID_CODE", "ERST_TIMESTAMP")

我想删除由日期引起的重复行，方法是根据最大日期“ERST_TIMESTAMP”聚合“AUFTRAG”和“AUFTRAG_POS”列。要获得最大日期，这是我的代码：

df1.withColumn("ERST_TIMESTAMP", to_timestamp(col("ERST_TIMESTAMP"),"yyyy.MM.dd HH:mm:ss"))
  .groupBy("AUFTRAG", "AUFTRAG_POS")
  .agg(max("ERST_TIMESTAMP"))
  .show()

这是预期的结果：

+--------+-----------+-------------------+
| AUFTRAG|AUFTRAG_POS|max(ERST_TIMESTAMP)|
+--------+-----------+-------------------+
|81518165|         10|2021-02-01 12:29:57|
|23698102|         12|2021-02-14 12:55:33|
+--------+-----------+-------------------+

我现在的目标是在这个最大日期之前替换按“AUFTRAG”和“AUFTRAG_POS”分组的 ERST_TIMESTAMP。这是我的解决方案：

val df2 = df1.withColumn("ERST_TIMESTAMP", to_timestamp(col("ERST_TIMESTAMP"),"yyyy.MM.dd HH:mm:ss"))
  .groupBy("AUFTRAG", "AUFTRAG_POS")
  .agg(max("ERST_TIMESTAMP"))


df1.join(df2, Seq("AUFTRAG", "AUFTRAG_POS")).show()

预期的结果，正是我想要的：

我对这种方法不是很满意。还有其他方法吗？有什么帮助吗？

【问题讨论】：

标签： scala dataframe apache-spark group-by aggregate

【解决方案1】：

您可以使用Window 函数，如下所示

import org.apache.spark.sql.functions._
val window = Window.partitionBy("AUFTRAG", "AUFTRAG_POS")

df1.withColumn("ERST_TIMESTAMP", to_timestamp(col("ERST_TIMESTAMP"),"yyyy.MM.dd HH:mm:ss"))
  .withColumn("ERST_TIMESTAMP", max("ERST_TIMESTAMP").over(window))
  .show(false)

输出：

+--------+-----------+----------+-------------------+
|AUFTRAG |AUFTRAG_POS|IID_CODE  |ERST_TIMESTAMP     |
+--------+-----------+----------+-------------------+
|81518165|10         |0412221432|2021-02-01 12:29:57|
|81518165|10         |0412392873|2021-02-01 12:29:57|
|81518165|10         |0412392879|2021-02-01 12:29:57|
|81518165|10         |0412392950|2021-02-01 12:29:57|
+--------+-----------+----------+-------------------+

【讨论】：