,可以通过以下步骤实现:
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Spark Dataframe Sum")
.master("local")
.getOrCreate()
val df = spark.read
.format("csv")
.option("header", "true")
.load("path/to/your/data.csv")
val filteredDf = df.filter(col("condition_column") === "condition_value")
其中,"condition_column"是要进行条件筛选的列名,"condition_value"是筛选条件的值。
val sumResult = filteredDf.select(sum(col("sum_column"))).collect()(0)(0)
其中,"sum_column"是要进行求和的列名。
println("Sum of filtered column: " + sumResult)
以上代码实现了基于Spark Dataframe中的条件的行中单列总和。根据具体情况,你可以将代码中的文件路径、列名等进行相应修改。
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