Scala 查找在给定月份花费最大金额的客户id

我想计算6月份花费最高金额的客户id

May-2017-120-245.50                                
Jun-2017-124-21.50                                                                
Jun-2017-110-34.00                 
Jun-2017-120-200.00      
Jul-2017-124-546.50  
Jul-2017-110-1500.00  
Jun-2017-124-245.50

数据集：

May-2017-120-245.50                                
Jun-2017-124-21.50                                                                
Jun-2017-110-34.00                 
Jun-2017-120-200.00      
Jul-2017-124-546.50  
Jul-2017-110-1500.00  
Jun-2017-124-245.50

代码：

May-2017-120-245.50                                
Jun-2017-124-21.50                                                                
Jun-2017-110-34.00                 
Jun-2017-120-200.00      
Jul-2017-124-546.50  
Jul-2017-110-1500.00  
Jun-2017-124-245.50

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我不知道如何得到结果。有人能帮我吗？

鉴于您的示例数据由同一客户在给定月份的多个交易组成，以下解决方案包括首先将文本数据加载到数据框中，筛选目标年-月，汇总每个客户的金额，最后获得总金额最大的行：

May-2017-120-245.50                                
Jun-2017-124-21.50                                                                
Jun-2017-110-34.00                 
Jun-2017-120-200.00      
Jul-2017-124-546.50  
Jul-2017-110-1500.00  
Jun-2017-124-245.50

// /path/to/textfile
May-2017-120-245.50
Jun-2017-124-21.50
Jun-2017-110-34.00
Jun-2017-120-200.00
Jul-2017-124-546.50
Jul-2017-110-1500.00
Jun-2017-124-245.50

import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.expressions.Window

val df = spark.read.option("delimiter", "-").csv("/path/to/textfile").
  toDF("month", "year", "cust_id", "amount")

df.
  where($"year" === "2017" && $"month" === "Jun").
  groupBy($"cust_id").agg(sum($"amount").as("total_amount")).
  withColumn("amountRank", dense_rank.over(Window.orderBy($"total_amount".desc))).
  where($"amountRank" === 1).
  show
// +-------+------------+----------+
// |cust_id|total_amount|amountRank|
// +-------+------------+----------+
// |    124|       267.0|         1|
// +-------+------------+----------+

请注意，

densite_rank

用于涵盖多个客户拥有相同最大总金额的情况

May-2017-120-245.50                                
Jun-2017-124-21.50                                                                
Jun-2017-110-34.00                 
Jun-2017-120-200.00      
Jul-2017-124-546.50  
Jul-2017-110-1500.00  
Jun-2017-124-245.50