Spark Scala透视后多个聚合列按名称选择列 - 腾讯云开发者社区

Pandas：Pandas中groupby操作，后面可接多个关键字，常用的其实包括如下4类：直接接聚合函数，如sum、mean等；接agg函数，并传入多个聚合函数；接transform，并传入聚合函数...，但不聚合结果，即聚合前有N条记录，聚合后仍然有N条记录，类似SQL中窗口函数功能，具体参考Pandas中groupby的这些用法你都知道吗？...等；接agg函数，并传入多个聚合算子，与Pandas中类似；接pivot函数，实现特定的数据透视表功能。...在SQL中，having用于实现对聚合统计后的结果进行过滤筛选，与where的核心区别在于过滤所用的条件是聚合前字段还是聚合后字段。...而这在Pandas和Spark中并不存在这一区别，所以与where实现一致。 6）select。选择特定查询结果，详见Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式。 7）distinct。

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使用Spark轻松做数据透视(Pivot)

而在这个表里面，某一列，就代表一个属性，比如date代表日期，project代表项目名称。而这里每一行，代表一条独立，完整的记录，一条与另外一条记录，没有直接的关系。...对加载后的dataset只需要进行3步设置 groupBy 设置分组列 pivot 设置pivot列 agg 设置聚合方式，可以是求和、平均等聚合函数我们得到的输出结果如下： +-------+---...sql语句，这里和oracle的透视语句类似 pivot语法： pivot( 聚合列 for 待转换列 in (列值) ) 其语法还是比较简单的。...上文提到了，多做了一列，就是为了这个DEMO准备的，使用如下SparkSQL语句，设置多聚合列透视表 select * from ( select date,project as p,sum(...为了防止OOM的情况，spark对pivot的数据量进行了限制，其可以通过spark.sql.pivotMaxValues 来进行修改，默认值为10000，这里是指piovt后的列数。

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DataFrame的真正含义正在被杀死，什么才是真正的DataFrame？

拿 pandas 举例子，当创建了一个 DataFrame 后，无论行和列上数据都是有顺序的，因此，在行和列上都可以使用位置来选择数据。...从行上看，可以把 DataFrame 看做行标签到行的映射，且行之间保证顺序；从列上看，可以看做列类型到列标签到列的映射，同样，列间同样保证顺序。行标签和列标签的存在，让选择数据时非常方便。...我们可以很容易选择一段时间（行上选择）和几列（列上选择）数据。当然这些建立在数据是按顺序存储的基础上。按顺序存储的特性让 DataFrame 非常适合用来做统计方面的工作。...对于 pandas，我们按天聚合，并按 30 天滑动窗口来计算平均值。...大费周章后才查到，原因是顺序问题，聚合的结果后并不保证排序，因此要得到一样的结果需要在 rolling 前加 sort_index()，确保 groupby 后的结果是排序的。

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Zzreal的大数据笔记-SparkDay04

,且容易FULL GC,按列查询比较慢。...基于Column的ByteBuf f er存储( Spark SQL ) :内存开销小,按列查询速度较快。 SparkSQL内存列式储方式无论在空间占用量和读取吞吐率上都占有很大优势。...对于内存列存储来说,将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储,将Hive支持的复杂数据类型(如array、map等)先序化后并接成一个字节数组来存储。...这样,每个列创建一个JVM对象,从而导致可以快速的GC和紧凑的数据存储;额外的,还可以使用低廉CPU开销的高效压缩方法(如字典编码、行长度编码等压缩方法)降低内存开销;更有趣的是,对于分析查询中频繁使用的聚合特定列...DF和RDD的区别：DF是一种以RDD为基础的分布式数据集，带有Schema元信息，每一列都在有名称和类型，如下图所示。

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Pandas进阶｜数据透视表与逆透视

数据透视表将每一列数据作为输入，输出将数据不断细分成多个维度累计信息的二维数据表。...pivot_table()的参数 values 待聚合的列的名称。...默认聚合所有数值列 index 用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的行 columns 用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的列 aggfunc 聚合函数或函数列表，默认为'mean'...与 GroupBy 类似，数据透视表中的分组也可以通过各种参数指定多个等级。...columns：指定了要分组的列，最终作为列。 values：指定了要聚合的值（由行列共同影响），需要指定aggfunc参数。 rownames：指定了行名称。 colnames：指定了列名称。

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sparksql源码系列 | 生成resolved logical plan的解析规则整理

通过只检查已解析的节点，这可以确保已完成 * 扩展，以便 * 不会意外选择元数据列。此规则将运算符解析为向下，以避免过早地投射元数据列。...此规则用于将序号位置转换为选择列表中的相应表达式。Spark 2.0中引入了这种支持。如果排序引用或分组依据表达式不是整数而是可折叠表达式，请忽略它们。...添加另一个投影以在排序后删除这些属性。HAVING子句还可以使用SELECT中未显示的分组列。...这条规则将会：1.按名称写入时对列重新排序；2.数据类型不匹配时插入强制转换；3.列名不匹配时插入别名；4.检测与输出表不兼容的计划并引发AnalysisException ExtractWindowExpressions...这些表达式被下推到基础聚合运算符，然后在原始运算符之后投影出去。 TimeWindowing Resolution fixedPoint 使用“Expand”操作符将时间列映射到多个时间窗口。

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原荐 SparkSQL简介及入门

）降低内存开销；更有趣的是，对于分析查询中频繁使用的聚合特定列，性能会得到很大的提高，原因就是这些列的数据放在一起，更容易读入内存进行计算。...3、行存储VS列存储目前大数据存储有两种方案可供选择：行存储（Row-Based）和列存储（Column-Based）。...行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。所以，数据修改也是以行存储占优。...如果读取的数据列属于相同的列族，列式数据库可以从相同的地方一次性读取多个数据列的值，避免了多个数据列的合并。列族是一种行列混合存储模式，这种模式能够同时满足OLTP和OLAP的查询需求。 ...2．列存储特性列式数据库的特性如下： ①数据按列存储，即每一列单独存放。 ②数据即索引。 ③只访问查询涉及的列，可以大量降低系统I/O。

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SQL、Pandas和Spark：如何实现数据透视表？

上述需求很简单，需要注意以下两点： pandas中的pivot_table还支持其他多个参数，包括对空值的操作方式等；上述数据透视表的结果中，无论是行中的两个key（"F"和"M"）还是列中的两个key...03 Spark实现数据透视表 Spark作为分布式的数据分析工具，其中spark.sql组件在功能上与Pandas极为相近，在某种程度上个人一直将其视为Pandas在大数据中的实现。...在Spark中实现数据透视表的操作也相对容易，只是不如pandas中的自定义参数来得强大。首先仍然给出在Spark中的构造数据： ?...而后，前面已分析过数据透视表的本质其实就是groupby操作+pivot，所以spark中刚好也就是运用这两个算子协同完成数据透视表的操作，最后再配合agg完成相应的聚合统计。...值得指出，这里通过if条件函数来对name列是否有实际取值+count计数实现聚合，实际上还可以通过if条件函数衍生1或0+sum求和聚合实现，例如： ? 当然，二者的结果是一样的。

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SparkSQL极简入门

）降低内存开销；更有趣的是，对于分析查询中频繁使用的聚合特定列，性能会得到很大的提高，原因就是这些列的数据放在一起，更容易读入内存进行计算。...3、行存储VS列存储目前大数据存储有两种方案可供选择：行存储（Row-Based）和列存储（Column-Based）。...行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。所以，数据修改也是以行存储占优。...如果读取的数据列属于相同的列族，列式数据库可以从相同的地方一次性读取多个数据列的值，避免了多个数据列的合并。列族是一种行列混合存储模式，这种模式能够同时满足OLTP和OLAP的查询需求。...2．列存储特性列式数据库的特性如下： ①数据按列存储，即每一列单独存放。 ②数据即索引。 ③只访问查询涉及的列，可以大量降低系统I/O。

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Structured Streaming 编程指南 | ApacheCN

（聚合） – 每个 time window 是一个组，并且每一 row （行）可以属于多个 windows/groups 。...如果这些 columns （列）显示在用户提供的 schema 中，则它们将根据正在读取的文件路径由 Spark 进行填充。...withWatermark 必须被调用与聚合中使用的 timestamp column （时间戳列）相同的列。...Query name （查询名称）: 可选，指定用于标识的查询的唯一名称。 Trigger interval （触发间隔）: 可选，指定触发间隔。...partition 是一个表示输出分区的 id ，因为输出是分布式的，将在多个执行器上处理。 open 可以使用 version 和 partition 来选择是否需要写入行的顺序。

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聚合函数Aggregations

计算两列的皮尔逊相关系数、样本协方差、总体协方差。...("empno", "sal")).show() 1.10 聚合数据到集合 scala> empDF.agg(collect_set("job"), collect_list("ename")).show...Scala 提供了两种自定义聚合函数的方法，分别如下：有类型的自定义聚合函数，主要适用于 DataSet；无类型的自定义聚合函数，主要适用于 DataFrame。...理解了有类型的自定义聚合函数后，无类型的定义方式也基本相同，代码如下： import org.apache.spark.sql.expressions....{Row, SparkSession} object MyAverage extends UserDefinedAggregateFunction { // 1.聚合操作输入参数的类型,字段名称可以自定义

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零基础学Flink：UDF

在上一篇文章中我们介绍了一些 Flink SQL 的基础内容，以及与 Spark SQL 对比，有兴趣的小伙伴可以点连接进去看看。...2,0,2 因莫比莱,3,3,9 卡普托,2,4,10 表函数(TableFunction) 简单的说，表函数，就是你输入几个数(0个或几个都行)，经过一系列的处理，再返回给你行数，返回的行可以包含一列或是多列值...假设这是某年四个直辖市四个季度GDP的一张透视表（说到透视表，想了解的同学可以异步到我之前的文章去看看） provice,s1,s2,s3,s4 天津,10,11,13,14 北京,13,16,17,18...collect是TableFunction提供的函数，用于添加列，eval方法的参数，可以根据你的需要自行扩展，注意在使用不确定参数值的时候，加上注解@scala.annotation.varargs...聚合函数（AggregateFunction) 关于聚合函数，官方文档上的这张图，就充分的解释了其工作原理，主要计算通过 createAccumulator() accumulate() getValue

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原 SparkSQL语法及API

" , $"列2".desc) 按两列排序例如： df.select($"id",$"name").orderBy($"name".desc).show df.select($"id",$"name... groupBy("列名", ...).sum(列名) 求和 groupBy("列名", ...).count() 求个数 groupBy("列名", ...).agg 可以将多个方法进行聚合... LEFT OUTER子句中指定的左表的所有行，而不仅仅是联接列所匹配的行。...如果左表的某行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值。...1、创建工程打开scala IDE开发环境，创建一个scala工程。 2、导入jar包导入spark相关依赖jar包。 ? 3、创建类创建包路径以object类。

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Power Query 真经 - 第 7 章 - 常用数据转换

【注意】对于这个数据集，只需要在每一行上重复 “Sales Category”，但用户应该知道，在数据【逆透视其他列】之前，也可以选择多个列。...（译者注：在逆透视时，仅仅使用 “逆透视其他列” 这一特性即可，其口诀在于：选中固定不变的列后选择【逆透视其他列】。）结果简直令人震惊，它已经完成了，如图 7-4 所示。...选择 “2014-01-01” 列，按住 Shift 键后选择 “2014-01-07” 列（此时所有的日期列被选中）。转到【转换】【逆透视列】。...选择 “Grill” 列，按住 Shift 后选择 “Line”。右击所选列之一【逆透视列】。将 “属性” 列重命名 “Cook”。将 “值” 列重命名数 “Employee”。...单击【添加聚合】。将它配置【新列名】输入 “Total Quantity”，【操作】选择【求和】，【柱】选择 “Quantity”。完成后，对话框应如图 7-30 所示。

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深入理解XGBoost：分布式实现

文章来源：公众号【Coggle数据科学】写在前面本文将重点介绍XGBoost基于Spark平台Scala版本的实现，带领大家逐步完成特征提取、变换和选择、XGBoost模型训练、Pipelines、...groupBy（cols:Column*）：通过指定列进行分组，分组后可通过聚合函数对数据进行聚合。 join（right:Dataset[_]）：和另一个DataFrame进行join操作。...（1）StringIndexer StringIndexer将标签的字符串列编码为标签索引列。索引取值为[0,numLabels]，按标签频率排序。...如表1所示，category列为原数据列，categoryIndex列为通过StringIndexer编码后的列。a出现最频繁（编码为0.0），依次为c（编码为1.0）、b（编码为2.0）。 ?...模型选择可以在单独的Estimator（如逻辑回归）中完成，也可以在包含多个算法或者其他步骤的Pipeline中完成。

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基于Excel2013的PowerQuery入门

按字符数拆分列1.png ? 按字符数拆分列2.png ? 列重命名.png ? 成功列重命名.png ? 提取1.png ? 提取2.png 选定新产生的一列转换数据类型为整数 ?...对客户名称删除重复项.png ? 首次购买分析结果.png 客户最大订单分析选定金额这一列，进行降序排序 ? 金额降序排序.png 选定客户名称这一列，进行删除重复项 ?...打开文件图示.png 不要选中第一列，选中后面的列，然后点击下图所示的逆透视列。 ? 逆透视1.png ? 成功逆透视结果.png 选择关闭并上载至，在窗口中设置值如下图所示。...成功上载结果.png 透视——不要聚合选择不要聚合这个表，加载至PowerQuery中第一步操作如下。 ?...透视1.png 值列为是否完成销售额，点开高级选项，聚合值函数选择不要聚合，最后点击确定。 ? 透视2.png ? 成功透视结果.png ? 加载至原有表.png ?

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BigData--大数据技术之SparkSQL

4）样例类被用来在Dataset中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。...5） Dataframe是Dataset的特列，DataFrame=Dataset[Row] ，所以可以通过as方法将Dataframe转换为Dataset。...5、用户自定义聚合函数方式一 scala object hello4 { def main(args: Array[String]): Unit = { //设置配置 val sparkConf...buffer(0) = buffer.getLong(0) + input.getLong(0) buffer(1) = buffer.getLong(1) + 1 } // 将多个节点的缓冲区合并...._ //创建聚合函数 val udaf = new MyAgeAvgClassFunction //将聚合函数转化为查询列 val avgCol = udaf.toColumn.name

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python数据分析——数据分类汇总与统计

1.1按列分组按列分组分为以下三种模式：第一种: df.groupby(col),返回一个按列进行分组的groupby对象; 第二种: df.groupby([col1,col2]),返回一个按多列进行分组的...groupby对象; 第三种: df.groupby(col1)[col2]或者 df[col2].groupby(col1),两者含义相同，返回按列col1进行分组后col2的值; 首先生成一个表格型数据集...关键技术: df.groupby(col1)[col2]或者df[col2].groupby(col1),两者含义相同，返回按列col1进行分组后，col2的值。...使用read_csv导入数据之后,我们添加了一个小费百分比的列tip_pct: 如果希望对不同的列使用不同的聚合函数，或一次应用多个函数，将通过下面的例来进行展示。...; index=用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的行; columns =用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的列; values = 待聚合的列的名称，默认聚合所有数值列;

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PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

注：由于Spark是基于scala语言实现，所以PySpark在变量和函数命名中也普遍采用驼峰命名法（首单词小写，后面单次首字母大写，例如someFunction），而非Python中的蛇形命名（各单词均小写...groupby/groupBy：分组聚合分组聚合是数据分析中最为常用的基础操作，其基本用法也与SQL中的group by关键字完全类似，既可直接根据某一字段执行聚合统计，也可根据某一列的简单运算结果进行统计...fill：广义填充 drop：删除指定列最后，再介绍DataFrame的几个通用的常规方法： withColumn：在创建新列或修改已有列时较为常用，接收两个参数，其中第一个参数为函数执行后的列名...（若当前已有则执行修改，否则创建新列），第二个参数则为该列取值，可以是常数也可以是根据已有列进行某种运算得到，返回值是一个调整了相应列后的新DataFrame # 根据age列创建一个名为ageNew的新列...并返回新的DataFrame（包括原有其他列），适用于仅创建或修改单列；而select准确的讲是筛选新列，仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列，返回一个筛选新列的DataFrame

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

正如上面提到的一样, Spark 2.0中, DataFrames在Scala 和 Java API中, 仅仅是多个 Rows的Dataset....他们描述如何从多个 worker 并行读取数据时将表给分区。partitionColumn 必须是有问题的表中的数字列。...属性名称默认含义 spark.sql.inMemoryColumnarStorage.compressed true 当设置为 true 时，Spark SQL 将根据数据的统计信息为每个列自动选择一个压缩编解码器...该列将始终在 DateFrame 结果中被加入作为新的列，即使现有的列可能存在相同的名称。...从 1.4 版本开始，DataFrame.withColumn() 支持添加与所有现有列的名称不同的列或替换现有的同名列。

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SQL、Pandas和Spark：常用数据查询操作对比

使用Spark轻松做数据透视(Pivot)

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