如何将数组拆分为块，找出块的总和，并将输出作为数组存储在pyspark中

在pyspark中，可以使用array_chunk函数将数组拆分为块，并使用sum函数计算每个块的总和。然后，将输出作为数组存储在pyspark中。

以下是完善且全面的答案：

在pyspark中，可以使用array_chunk函数将数组拆分为块。array_chunk函数接受两个参数：要拆分的数组和每个块的大小。它将返回一个包含拆分后块的数组。

from pyspark.sql.functions import expr

# 假设我们有一个名为data的DataFrame，其中包含一个名为array_col的数组列
# 将数组拆分为块，每个块的大小为3
chunked_data = data.selectExpr("array_chunk(array_col, 3) as chunks")

# 输出拆分后的块
chunked_data.show(truncate=False)

接下来，我们可以使用sum函数计算每个块的总和。sum函数接受一个数组列，并返回数组中所有元素的总和。

# 计算每个块的总和
summed_data = chunked_data.selectExpr("transform(chunks, x -> sum(x)) as sums")

# 输出每个块的总和
summed_data.show(truncate=False)

最后，我们可以将输出作为数组存储在pyspark中。可以使用collect函数将DataFrame转换为Python列表，并将其存储在变量中。

# 将输出作为数组存储在pyspark中
output_array = summed_data.selectExpr("sums").collect()[0][0]

# 输出存储的数组
print(output_array)

以上是将数组拆分为块，找出块的总和，并将输出作为数组存储在pyspark中的完善且全面的答案。

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