在PySpark groupBy中，如何按组计算执行时间？

在PySpark中，可以使用groupBy方法对DataFrame或RDD进行分组操作。然而，PySpark本身并没有提供直接计算执行时间的功能，需要使用其他方法来实现。

一种常见的方法是使用PySpark的pyspark.sql.functions模块中的col函数结合when函数来创建一个新列来记录执行时间。具体步骤如下：

1. 导入相关模块：

from pyspark.sql.functions import col, when

1. 创建一个新的列来记录执行时间：

df = df.withColumn('execution_time', when(col('group_column') == 'group_value', col('time_column')).otherwise(0))

上述代码中，group_column是用于分组的列名，group_value是要计算执行时间的特定组的值，time_column是用于计算执行时间的列名。

1. 对新的列执行聚合操作：

result = df.groupBy('group_column').agg({'execution_time': 'sum'})

这将计算每个组的执行时间总和。

关于PySpark的groupBy方法和相关函数的更多详细信息，可以参考腾讯云的Spark文档：

• Spark SQL & DataFrame

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