在pyspark中按小时分组？

在pyspark中按小时分组，可以使用Window函数和date_trunc函数来实现。

首先，需要导入必要的模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import window, date_trunc
from pyspark.sql.types import TimestampType

接下来，创建一个SparkSession：

spark = SparkSession.builder \
    .appName("Hourly Grouping in PySpark") \
    .getOrCreate()

假设有一个包含时间戳的DataFrame，名为df，其中的时间戳列为timestamp，我们要按小时对其进行分组。

首先，需要将时间戳列的数据类型转换为TimestampType：

df = df.withColumn("timestamp", df["timestamp"].cast(TimestampType()))

然后，使用window函数和date_trunc函数按小时分组：

hourly_grouped_df = df.groupBy(window(df["timestamp"], "1 hour").alias("hour")) \
    .count() \
    .withColumn("hour", date_trunc("hour", "hour.start"))

上述代码中，window函数将时间戳列按照指定的窗口大小（这里为1小时）进行分组。date_trunc函数将窗口的起始时间戳舍去分钟和秒，仅保留小时级别的时间戳。

最后，可以对结果进行展示：

hourly_grouped_df.show()

以上就是在pyspark中按小时分组的方法。

概念：按小时分组是将数据按照小时单位进行分组统计的操作。
优势：按小时分组可以更细粒度地对数据进行统计分析，便于了解数据在不同小时的分布情况。
应用场景：适用于需要对时间序列数据进行小时级别的统计和分析，如用户活动时间段、网络流量统计等。
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