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：

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

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

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

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。

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

其中，"sum_column"是要进行求和的列名。

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。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云的云计算产品包括云服务器、云数据库、云存储等，可以根据具体需求选择相应的产品进行部署和管理。

腾讯云产品介绍链接地址：腾讯云产品

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云