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在Java - Spark中查找DataFrame每天的最大行程

,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,导入所需的Spark相关库和类:
代码语言:txt
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import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.functions;
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
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SparkSession spark = SparkSession.builder()
        .appName("MaxDistancePerDay")
        .master("local")
        .getOrCreate();

这里使用了本地模式,你可以根据实际情况选择合适的master地址。

  1. 加载数据源并创建DataFrame:
代码语言:txt
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Dataset<Row> df = spark.read()
        .format("csv")
        .option("header", "true")
        .load("path/to/input.csv");

这里假设数据源是以CSV格式存储的,你需要将"path/to/input.csv"替换为实际的文件路径。

  1. 将日期字段转换为日期类型:
代码语言:txt
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df = df.withColumn("date", functions.to_date(df.col("date"), "yyyy-MM-dd"));

假设日期字段的列名为"date",你可以根据实际情况修改列名和日期格式。

  1. 使用groupBy和agg函数计算每天的最大行程:
代码语言:txt
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Dataset<Row> maxDistancePerDay = df.groupBy("date")
        .agg(functions.max(df.col("distance")).alias("max_distance"));

假设行程距离的列名为"distance",你可以根据实际情况修改列名。

  1. 打印结果:
代码语言:txt
复制
maxDistancePerDay.show();

至此,你可以得到每天的最大行程DataFrame,并将结果打印出来。

注意:以上代码仅为示例,实际情况中需要根据数据源的结构和具体需求进行适当的修改。

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