聚合操作

注意：任何的聚合操作都有默认的分组，聚合是在分组的基础上进行的。比如，对整体进行求和，那么分组就是整体。所以，在做聚合操作之前，一定要明确是在哪个分组上进行聚合操作
注意：聚合操作，本质上是一个多对一（一对一是多对一的特殊情况）的操作。特别注意的是这个’一‘，可以是一个值（mean， sum等）,同样也可以是一个对象（list， set等对象）

聚合函数

除了DataFrame的某些操作或者通过.stat访问方法，所有的聚合操作都是以函数的方式出现的。大多数聚合函数可以在org.apache.spark.sql.functions中找到

• count函数
  使用的方向：
  • 对指定列进行计数
  • 使用count(*)或者count(1)对所有列进行计数
• countDistinct(统计不同的值得数量)
• approx_count_distinct
  对统计的精度要求不高使用它，注意：approx_count_distinct带了另一个参数,该参数指定可容忍的最大误差。本例中我们指定了一个相当大的误差率,因此得到的答案与正确值差距很大,但执行速度更快,比countDistinct函数执行耗时更少。档处理更大的数据集的时候,这种提升会更加明显。

聚合输出复杂类型

spark的聚合还可以将某列上的数值聚合到一个list中，或者将唯一值聚合到set集合中。
案例：将国家列直接生成list列和set列

    val path="/Volumes/Data/BigData_code/data/retail-data/all/*.csv"
    //读取数据
    val df = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true")
      .load(path).coalesce(5)
    df.cache()
    df.createOrReplaceTempView("dfTable")
    df.show()
    //将Country聚合成set列和list列
    df.agg(collect_set("Country").as("CountrySet"), collect_list("Country").as("CountryList")).show()

分组操作

• 使用表达式分组
• 使用Map进行分组

    //使用表达式分组
    df.groupBy("InvoiceNo").agg(
      count("Quantity").as("quan"),     //使用函数方式
      expr("count(Quantity)")     //使用字符串表达式
    ).show()
    //使用Map进行分组
    df.groupBy("InvoiceNo").agg("Quantity"->"count", "Quantity"->"stddev_pop").show()
  

• window函数
  window函数的使用，请看这篇博客：https://blog.csdn.net/weixin_38653290/article/details/83962789

分组集---（挖个坑）P133

用户自定义的聚合函数

使用UDAF来计算输入数据组（与单行相对）的自定义计算。
若要创建UDAF,必须继承UserDefinedAggregateFunction基类并实现以下方法:

• inputSchema用于指定输入参数,输入参数类型为StructType
• bufferSchema用于指定UDAF中间结果,中间结果类型为StructType。
• dataType用于指定返回结果,返回结果的类型为DataType。
• deterministic是一个布尔值，它指定此UDAF对于某个输入是否会返回相同的结果。
• initialize初始化聚合缓冲区的初始值
• update描述应如何根据给定行更新内部缓冲区。
• merge描述应如何合并两个缓冲区
• evaluate将生成聚合最终结果
  例子：实现自定义聚合函数BoolAnd，它将返回所有行是否为true

class BoolAnd extends UserDefinedAggregateFunction{
  //指定输入参数
  override def inputSchema: StructType = StructType(
    StructField("Value", BooleanType)::Nil
  )
  //用于指定UDAF中间结果，中间结果使用StructType
  override def bufferSchema: StructType = StructType(
    StructField("value", BooleanType)::Nil
  )
  //用于指定返回结果，返回结果为DataType
  override def dataType: DataType = BooleanType
  //此UDAF对某个输入是否会返回相同的结果
  override def deterministic: Boolean = true
  //初始化聚合缓冲区的初始值
  override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
    buffer(0)=true
  }
  //描述如何根据给定行更新内部缓冲区
  override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
    buffer(0)=buffer.getAs[Boolean](0)&&input.getAs[Boolean](0)
  }
  //描述如何聚合两个内部缓冲区
  override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
    buffer1(0)=buffer1.getAs[Boolean](0) && buffer2.getAs[Boolean](0)
  }
  //生成聚合的最终结果
  override def evaluate(buffer: Row): Any = {
    buffer(0)
  }
}

实例化BoolAnd类，并将其注册为一个函数：

    //准备数据
    val df = spark.range(1).selectExpr("explode(array(TRUE, TRUE, TRUE)) as t")
      .selectExpr("explode(array(TRUE, FALSE, TRUE)) as f", "t")
    df.show()
    //实例化类，注册为udaf
    val ba = new BoolAnd
    spark.udf.register("booland", ba)
    df.select(ba(col("t")), expr("booland(f)")).show()

spark中的聚合操作和分组操作

原文：https://www.cnblogs.com/ALINGMAOMAO/p/14452057.html