Spark 2.0 groupBy 列，然后在 datetype 列上获取 max(date)答案

【问题标题】：Spark 2.0 groupBy column and then get max(date) on a datetype columnSpark 2.0 groupBy 列，然后在 datetype 列上获取 max(date)
【发布时间】：2016-09-26 09:43:52
【问题描述】：

我在 Java 中使用 Spark 2.0。我有一个如下所示的数据集：

------+----+----+----+----------------+
    ID|col1|col2|col3|            date|
------+----+----+----+----------------+
981200| a  | q  | z  |      2010-12-30|
968800| s  | w  | x  |      2010-12-31|
966500| d  | e  | c  |      2010-11-02|
966500| f  | r  | v  |      2010-12-01|
981200| g  | t  | b  |      2010-12-03|

我想要 groupBy ID 并仅获取具有“最后”日期（最近的日期）的行。 “日期”列的类型是日期。

在我的情况下，结果是

------+----------------+
    ID|       max(date)|
------+----------------+
981200|      2010-12-30|
968800|      2010-12-31|
966500|      2010-12-01|

我试过了

    Dataset<Row> df = old_df.groupBy("ID").max("date");

但因错误而失败

线程“主”org.apache.spark.sql.AnalysisException 中的异常： “日期”不是数字列。聚合函数只能应用于数值列。;

有没有办法在 Spark 中获取最大日期（使用日期类型）？

提前致谢。

【问题讨论】：

标签： java apache-spark apache-spark-sql

【解决方案1】：

RelationalGroupedDataset.max 仅用于数值。

您可以尝试 agg() 附带的 max 函数。在 Scala 中：

import org.apache.spark.sql.functions._
old_df.groupBy($"ID").agg(max("date"))

所以在 Java 中应该是：

import static org.apache.spark.sql.functions.*;
old_df.groupBy("ID").agg(max("date"))

【讨论】：

【解决方案2】：

此解决方法在 PySpark 中的 Palantir（Scala 环境）中为我展示了结果：

def get_max_from_date(country_ref):
    return country_ref\
        .selectExpr("cast(date_format(from_date, 'YYYYMMDD') as decimal(8,0)) as c")\
        .agg(F.max('c').alias('max_c'))\
        .selectExpr("cast(max_c as varchar(8)) as max_c_string")\
        .select(F.to_date(F.col('max_c_string'), 'YYYYMMDD')).alias("max_from_date")

所以：

转换为字符串
转换为整数
获得最大值
转换为字符串
转换回日期

另见PySpark groupby and max value selection

旁注：啊，记住它在 SQL 中是多么的简单和快捷！ Scala 看起来多么不成熟！不会以任何方式削弱其所有大数据功能！

【讨论】：