Scala apachespark agg（）函数
对于示例数据帧Scala apachespark agg（）函数,scala,apache-spark-sql,Scala,Apache Spark Sql,对于示例数据帧或 scala> scholor.show | id| name|age|sal|base| 对于上面的，下面的，给出相同的输出。那么agg（）的用途是什么呢。这只是名字 scala> scholor.groupBy("age").sum("base").show /*with out agg */ scala> scholor.groupBy("age").agg(sum("base")).show /* with agg */
或
scala> scholor.show
| id| name|age|sal|base|
对于上面的，下面的，给出相同的输出。那么agg（）的用途是什么呢。这只是名字
scala> scholor.groupBy("age").sum("base").show /*with out agg */
scala> scholor.groupBy("age").agg(sum("base")).show /* with agg */
+---+---------+
|年龄|总和（基数）|
+---+---------+
agg（）
是否需要任何varargs作为参数？
agg（）
需要什么
提前感谢。为了编写。sum
此方法必须存在。它是在API上硬编码的。使用.agg
可以提供其他聚合函数，sum（“column”）
只是其中之一。在foragg
中，“ds.agg（…）是ds.groupBy（）.agg（…）的缩写。”
聚合函数avg
、max
、min
、sum
和count
不是可以在数据帧上调用的方法：
scala> my_df.min("column")
<console> error: value min is not a member of org.apache.spark.sql.DataFrame
在数据帧上调用groupBy（）
将返回一个RelationalGroupedDataset，该数据集将这些聚合函数作为方法（的源代码）：
你需要做什么？结果是按年龄分组的基数总和。这已经是一个聚合了。@JoostdenBoer:是的。总和、最小值、最大值、平均值等。。。。已经存在聚合函数。那么为什么DataFrameAPI提供agg（）方法呢。我想，这意味着。。。。寻找那个东西！！
scala> my_df.agg(min("column"))
res0: org.apache.spark.sql.DataFrame = [min(column): double]
scala> my_df.groupBy().min("column")
res1: org.apache.spark.sql.DataFrame = [min(column): double]