Spark:按另一列过滤时的GroupBy和collect_list
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丰富的API，可以在大规模集群上进行并行计算。
在Spark中，GroupBy是一种常用的操作，用于将数据集按照指定的列进行分组。而collect_list函数是一种聚合函数，用于将分组后的数据集中的某一列的值收集到一个列表中。
当按另一列进行过滤时，可以先使用GroupBy将数据集按照需要的列进行分组，然后再使用collect_list函数将分组后的数据集中的某一列的值收集到一个列表中。这样可以方便地对分组后的数据进行过滤操作。
Spark的优势包括：
- 高性能：Spark使用内存计算和基于任务的并行计算模型，能够快速处理大规模数据集。
- 易用性：Spark提供了丰富的API和开发工具，使得开发人员可以方便地进行分布式计算任务的开发和调试。
- 可扩展性：Spark可以在大规模集群上进行并行计算，支持横向扩展，可以处理PB级别的数据。
- 多语言支持：Spark支持多种编程语言，包括Java、Scala、Python和R，开发人员可以根据自己的喜好选择合适的语言进行开发。
在腾讯云中，推荐使用的与Spark相关的产品是TencentDB for Apache Spark。TencentDB for Apache Spark是腾讯云提供的一种高性能、高可靠性的云端分布式数据仓库服务，可以与Spark无缝集成，提供强大的数据处理和分析能力。您可以通过以下链接了解更多关于TencentDB for Apache Spark的信息：https://cloud.tencent.com/product/spark
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df.a df.b
1 3
2 5
3 8
1 2
3 1
2 6
...
spark_df = spark.createDataFrame(df
浏览 1提问于2017-08-03得票数 1
1回答
我有一个星火数据have包含2列，"id“和"timetamp”。如何将"id“列转换为按时间戳保存原始顺序的列表？当我尝试收集的时候，订单是不保守的。
谢谢
浏览 3提问于2020-05-28得票数 1
下面是spark代码，它将打印一列DataSetRow
import org.apache.spark.sql.{Dataset, Row, SparkSession}
val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
.appName("Spark DataValidation")
.config("SPARK_MAJOR_VERSION", "2").enableHiveSupport()
.getOrCreate()
val kafkaPath
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com.datastax.spark.connector.rdd.CassandraRDDSuperStoreSalesRG
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RDD[ArrayString]
怎么做?！
非常感谢.。
到目前为止，这就是我所尝试的
val test_spark_rdd = sc.cassandraTable("demo1", "orders4")
case clas
浏览 2提问于2017-10-24得票数 0
1回答
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、、、
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浏览 4提问于2013-05-22得票数 10
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2回答
我使用的是Java Spark，我有一个这样的数据帧
+---+-----+------+
|id |color|datas |
+----------------+
|1 |blue |data1|
|1 |red |data2|
|1 |orange|data3|
|2 |black |data4|
|2 | |data5|
|2 |yellow| |
|3 |white |data7|
|3 | |data8|
+----------------+
我需要修改这个数据帧，使其看起来像这样：
+---+-------------------
浏览 1提问于2017-05-23得票数 3
1回答
如何基于窗口显示Spark数据框中的某一列来运行不同的回归模型？
假设我在一个Spark DF中有2个产品，其功能和标签与这些产品相关联。产品的ids显示在一个单独的列中。
我想对每个产品进行回归分析。
到目前为止，对于相对简单的分析，我一直使用
w = Window().partitionBy("id")
F.sum(column).over(w)
例如，数据
sdf = spark.createDataFrame(
[("a", 1.0, 2.0, 3.0), ("a", 4.0, 1.0, 5.0), ("b"
浏览 0提问于2017-12-22得票数 0
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| b| a|
+---+----+
| 1| b|
| 2|null|
| 1| a|
| 1| a|
+---+----+ 会导致 +---+--------------------+
| b| res|
+---+--------------------+
| 1|[a -> 2.0, b -> 1.0]|
| 2| []|
+---+--------------------+ 目前，在Spark 2.4.6
浏览 55提问于2020-10-14得票数 3
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我的CSV文件具有相同的列和一百万个匹配的ID，用于2018年的每一天。每一列都有5列，不包括ID。 我想按月连接文件，这样每个月的文件都有5列*天数，因此1月份将有155个名称为Day1-Col1，Day1-Col2...第31天-Col5。 这是我可以用Apache Spark做的事情吗？ 我选择Spark是因为我想将数据放入AWS Athena数据集中，而AWS Glue似乎可以通过Spark SQL查询来实现这一点。 我想我们会先把CSV转换成拼图文件，然后生成一个每月的数据集，然后用AWS Quicksight可视化。
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2回答
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--c
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我需要你的帮助。谢谢。
浏览 3提问于2016-10-25得票数 7
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B Chrome
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A Chrome
A Firefox
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A Chrome
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C Tor
URL列的数据范围很广，但浏览器列的集合有限。我希望在URL列上聚合，并按降序获取列表中每个浏览器的顶部计数，如下所示：
URL FrequentlyUsedBrow
浏览 1提问于2019-10-30得票数 1
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浏览 96提问于2016-03-16得票数 33
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from pyspark.sql import SparkSession
from time import time
def main( ):
start_time = time( )
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浏览 0提问于2017-09-08得票数 1
谁能解释一下为什么Spark Dataframe在执行时间上比Pandas Dataframes更好。我正在处理中等容量的数据，并进行python函数供电的转换
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from datetime import datetime
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def cube(num):
return num**3
array_of_nums = np.arange(0,100000)
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浏览 0提问于2019-04-30得票数 3
1回答
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import org.apache.spark._
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.ml.clustering._
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
val df_items = spark.read.format("csv").option("header","
浏览 1提问于2019-01-31得票数 0
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我有如下的数据帧
id | Key | Value |
-----------------------
0 | Key1 | 100 |
1 | Key1 | 101 |
2 | Key1 | 102 |
3 | Key1 | 103 |
4 | Key2 | 104 |
5 | Key2 | 105 |
6 | Key2 | 106 |
7 | Key3 | 107 |
8 | Key3 | 108 |
9 | Key3 | 109 |
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{ "
浏览 0提问于2020-06-11得票数 2
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1.请您帮助我理解星火图减少与hadoop地图减少有何不同吗？
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