Spark数据帧聚合scala答案

【问题标题】：Spark dataframe aggregation scalaSpark数据帧聚合scala
【发布时间】：2017-03-09 21:42:47
【问题描述】：

val df = sc.parallelize(Seq((a, 1), (a, null), (b, null)(b, 2),(b, 3),(c, 2),(c, 4),(c, 3))).toDF("col1","col2")

输出应该如下所示。

col1 col2
a    null
b    null
c    4

我知道 col1 上的 groupBy 并获得 col2 的最大值。我可以使用df.groupBy("col1").agg("col2"->"max")

但我的要求是如果有 null 我想选择该记录，但如果没有 null 我想选择 col2 的最大值。

我该怎么做，请帮助我。

【问题讨论】：

尝试使用这个 import org.apache.spark.sql.functions._ df.groupBy("col1").agg(collect_as_list("col2")) 现在你在 col2 上有列表试试你的逻辑，比如 if list.contains(null) return null else max from list
你真的应该重新考虑问题的前提。没有必要在你的 RDD 中有一堆null。
大家好，感谢您的回复。我已经通过以下方式做到了这一点。我首先通过将空值更新为该列的字符串“99-99-9999”来修改数据框。然后我按其他列和 agg -->max 对我更新的列进行了分组。这样我的要求就满足了。非常感谢所有回复的人。
@Ramesh ：如果您发布答案并接受它会很好。因此，如果其他人正在寻找类似的答案，这将是有帮助的。

标签： scala apache-spark apache-spark-sql

【解决方案1】：

正如我所评论的，您对null 的使用会使事情产生不必要的问题，所以如果一开始就没有null 就无法工作，我认为将它变成更有用的东西是最有意义的：

val df = sparkContext.parallelize(Seq((a, 1), (a, null), (b, null), (b, 2),(b, 3),(c, 2),(c, 4),(c, 3)))
        .mapValues { v => Option(v) match {
            case Some(i: Int) => i
            case _ => Int.MaxValue
          }
        }.groupBy(_._1).map {
            case (k, v) => k -> v.map(_._2).max
        }

首先，我使用Option 摆脱null 并将事情从Any 移到Int，这样我就可以享受更多的类型安全。我将 null 替换为 MaxValue，原因我稍后会解释。

然后我 groupBy 像你一样，然后我 map 在组上将键与值的最大值配对，这将是你的原始数据项之一或 MaxValue 其中@987654333 @s 曾经是。如果必须，您可以将它们转回null，但我不会。

可能有一种更简单的方法来完成这一切，但我喜欢将null 替换为MaxValue，这种模式匹配可以帮助我缩小类型范围，而且之后我可以将所有内容都视为相同。

【讨论】：