亚洲激情专区-91九色丨porny丨老师-久久久久久久女国产乱让韩-国产精品午夜小视频观看

溫馨提示×

溫馨提示×

您好,登錄后才能下訂單哦!

密碼登錄×
登錄注冊×
其他方式登錄
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》

window和groupBy操作方法是什么

發布時間:2021-12-30 10:06:18 來源:億速云 閱讀:130 作者:iii 欄目:云計算

這篇文章主要介紹“window和groupBy操作方法是什么”,在日常操作中,相信很多人在window和groupBy操作方法是什么問題上存在疑惑,小編查閱了各式資料,整理出簡單好用的操作方法,希望對大家解答”window和groupBy操作方法是什么”的疑惑有所幫助!接下來,請跟著小編一起來學習吧!

window操作

import spark.implicits._

val words = ... // streaming DataFrame of schema { timestamp: Timestamp, word: String }

// Group the data by window and word and compute the count of each group
val windowedCounts = words.groupBy(
  window($"timestamp", "10 minutes", "5 minutes"),
  $"word"
).count()

window操作是連續流特有的操作,設置時間窗口大小,根據窗口大小來執行groupBy操作等。

看看dataset上的groupBy操作。

groupBy操作

定義:

 def groupBy(cols: Column*): RelationalGroupedDataset = {

    RelationalGroupedDataset(toDF(), cols.map(_.expr), RelationalGroupedDataset.GroupByType)

  }

生成新的RelationalGroupedDataset對象。該對象最重要得方法:

 private[this] def toDF(aggExprs: Seq[Expression]): DataFrame = {

    val aggregates = if (df.sparkSession.sessionState.conf.dataFrameRetainGroupColumns) {

      groupingExprs ++ aggExprs

    } else {

      aggExprs

    }

    val aliasedAgg = aggregates.map(alias)

    groupType match {

      case RelationalGroupedDataset.GroupByType =>

        Dataset.ofRows(df.sparkSession, Aggregate(groupingExprs, aliasedAgg, df.logicalPlan))

      case RelationalGroupedDataset.RollupType =>

        Dataset.ofRows(

          df.sparkSession, Aggregate(Seq(Rollup(groupingExprs)), aliasedAgg, df.logicalPlan))

      case RelationalGroupedDataset.CubeType =>

        Dataset.ofRows(

          df.sparkSession, Aggregate(Seq(Cube(groupingExprs)), aliasedAgg, df.logicalPlan))

      case RelationalGroupedDataset.PivotType(pivotCol, values) =>

        val aliasedGrps = groupingExprs.map(alias)

        Dataset.ofRows(

          df.sparkSession, Pivot(Some(aliasedGrps), pivotCol, values, aggExprs, df.logicalPlan))

    }

  }

我們就看一個吧:

Dataset.ofRows(df.sparkSession, Aggregate(groupingExprs, aliasedAgg, df.logicalPlan))

看看它的實現機制是怎樣得?

這里得Aggregate是一種LogicPlan,我們只要看看Aggregate的實現機制就可以了。

Aggregate的實現機制就要涉及到catalyst包里的相關類了。

到此,關于“window和groupBy操作方法是什么”的學習就結束了,希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習,快去試試吧!若想繼續學習更多相關知識,請繼續關注億速云網站,小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章!

向AI問一下細節

免責聲明:本站發布的內容(圖片、視頻和文字)以原創、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據,一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。

AI

三明市| 五家渠市| 衡阳市| 城市| 云南省| 桐乡市| 洪洞县| 广河县| 松溪县| 潼关县| 长岭县| 微博| 德惠市| 临邑县| 桃园市| 扎兰屯市| 定南县| 资兴市| 廉江市| 清镇市| 大理市| 灵川县| 衡阳市| 象山县| 大城县| 措勤县| 德阳市| 扬州市| 永嘉县| 福贡县| 金湖县| 基隆市| 资溪县| 庆城县| 淮北市| 宣威市| 新宾| 梁山县| 易门县| 黄陵县| 通辽市|