,可以通过以下步骤实现:
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.functions;
SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("MaxDistancePerDay")
.master("local")
.getOrCreate();
这里使用了本地模式,你可以根据实际情况选择合适的master地址。
Dataset<Row> df = spark.read()
.format("csv")
.option("header", "true")
.load("path/to/input.csv");
这里假设数据源是以CSV格式存储的,你需要将"path/to/input.csv"替换为实际的文件路径。
df = df.withColumn("date", functions.to_date(df.col("date"), "yyyy-MM-dd"));
假设日期字段的列名为"date",你可以根据实际情况修改列名和日期格式。
Dataset<Row> maxDistancePerDay = df.groupBy("date")
.agg(functions.max(df.col("distance")).alias("max_distance"));
假设行程距离的列名为"distance",你可以根据实际情况修改列名。
maxDistancePerDay.show();
至此,你可以得到每天的最大行程DataFrame,并将结果打印出来。
注意:以上代码仅为示例,实际情况中需要根据数据源的结构和具体需求进行适当的修改。
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