基于Spark Dataframe中的条件的行中单列总和

，可以通过以下步骤实现：

首先，导入必要的Spark相关库和函数：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

创建SparkSession对象：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark Dataframe Sum")
  .master("local")
  .getOrCreate()

读取数据源文件并创建Dataframe：

val df = spark.read
  .format("csv")
  .option("header", "true")
  .load("path/to/your/data.csv")

使用条件过滤筛选出符合条件的行：

val filteredDf = df.filter(col("condition_column") === "condition_value")

其中，"condition_column"是要进行条件筛选的列名，"condition_value"是筛选条件的值。

对筛选后的Dataframe进行单列求和操作：

val sumResult = filteredDf.select(sum(col("sum_column"))).collect()(0)(0)

其中，"sum_column"是要进行求和的列名。

打印求和结果：

println("Sum of filtered column: " + sumResult)

以上代码实现了基于Spark Dataframe中的条件的行中单列总和。根据具体情况，你可以将代码中的文件路径、列名等进行相应修改。

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