sparksql 分组字段有两个

原创

mob64ca12ec8020 2023-12-21 10:26:06 ©著作权

文章标签 字段 spark 数据 文章分类 Spark 大数据

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob64ca12ec8020的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

使用SparkSQL实现分组字段有两个的方法

导言

在SparkSQL中，我们可以使用GROUP BY子句对数据进行分组。通常情况下，我们只需要指定一个字段作为分组依据。然而，有时候我们需要根据两个或多个字段进行分组。本文将介绍如何使用SparkSQL实现分组字段有两个的功能。

整体流程

下面是整件事情的流程图，展示了我们需要进行的步骤：

flowchart TD
A[数据准备] --> B[创建SparkSession]
B --> C[加载数据]
C --> D[注册临时表]
D --> E[使用SparkSQL进行查询]
E --> F[分组字段有两个的结果]

步骤一：数据准备

在开始之前，我们需要准备一份数据用于演示。可以使用以下代码创建一个DataFrame，并将其注册为一个临时表：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Grouping Two Fields with SparkSQL") \
    .getOrCreate()

# 加载数据
data = [
    ("Alice", "New York", 100),
    ("Bob", "London", 200),
    ("Alice", "London", 150),
    ("Bob", "New York", 300),
    ("Alice", "New York", 250),
    ("Bob", "London", 150)
]

df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "City", "Amount"])

# 注册临时表
df.createOrReplaceTempView("transactions")

步骤二：使用SparkSQL进行查询

接下来，我们可以使用SparkSQL执行查询，以实现分组字段有两个的功能。下面是使用SparkSQL查询的代码，并附带了注释说明其含义：

# 使用SparkSQL进行查询
result = spark.sql("""
    SELECT Name, City, SUM(Amount) as TotalAmount
    FROM transactions
    GROUP BY Name, City
""")

# 显示结果
result.show()

在上述代码中，我们使用SELECT语句选择了Name、City和Amount字段，并使用SUM函数计算了每个Name和City组合的总和。然后，我们使用GROUP BY子句按照Name和City进行分组。

结果展示

最后，我们可以使用result.show()方法来展示分组字段有两个的结果。运行上面的代码后，您将会得到以下结果：

+-----+--------+-----------+
| Name|    City|TotalAmount|
+-----+--------+-----------+
|Alice|New York|        350|
|  Bob|  London|        350|
|Alice|  London|        150|
|  Bob|New York|        300|
+-----+--------+-----------+

结果显示了每个Name和City组合的总金额。