Spark -添加一列，该列对另一列进行求和，并按第三列分组，而不会丢失其他列

Spark是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的计算任务。它提供了高效的数据处理能力和易于使用的API，可以在分布式环境中进行快速、可靠的数据处理和分析。

在Spark中，要添加一列并对另一列进行求和，并按第三列分组，可以使用DataFrame API或SQL语句来实现。下面是一个示例代码：

使用DataFrame API：

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

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Add column and sum")
  .getOrCreate()

// 假设有一个DataFrame df，包含多个列：col1, col2, col3
val df = spark.read.format("csv").load("path/to/your/data.csv")

// 添加一列sum_col，对col2进行求和
val dfWithSum = df.withColumn("sum_col", sum(col("col2")).over(Window.partitionBy("col3")))

dfWithSum.show()

使用SQL语句：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Add column and sum")
  .getOrCreate()

// 假设有一个DataFrame df，包含多个列：col1, col2, col3
val df = spark.read.format("csv").load("path/to/your/data.csv")

df.createOrReplaceTempView("table")

// 添加一列sum_col，对col2进行求和，并按col3分组
val dfWithSum = spark.sql("SELECT col1, col2, col3, SUM(col2) OVER (PARTITION BY col3) AS sum_col FROM table")

dfWithSum.show()

上述代码中，使用了Spark的窗口函数sum和over来对col2进行求和，并使用Window.partitionBy指定按col3分组。最后，将新的DataFrame打印出来展示。

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