Scala 错误：值orderBy不是org.apache.spark.sql.RelationalGroupedDataset的成员

运行此代码时：

df
。选择（$“计算日期”、$“引擎系列”、$“程序组名称”）
.groupBy（$“计算日期”，“发动机系列”，“程序组名称”）
.orderBy（$“计算日期”.desc）
.count（）
.WithColumnRename（“计数”、“实际计数”）
.show（）

我得到以下错误：

错误：值orderBy不是org.apache.spark.sql.RelationalGroupedDataset的成员

如错误消息中所述，

orderBy

不能用于

RelationalGroupedDataset

groupBy

函数不会像

where

、

select

甚至

orderBy

函数那样返回基本的

DataFrame

。它返回一个

RelationalGroupedDataset

，您只能对其应用聚合函数，例如示例中的

count

。然后，聚合函数将返回一个可以排序的

数据帧

在您的情况下，只需切换
orderBy
和
count
，它就会起作用。
如错误消息中所述，
orderBy
不能用于
RelationalGroupedDataset

groupBy
函数不会像
where
、
select
甚至
orderBy
函数那样返回基本的
DataFrame
。它返回一个
RelationalGroupedDataset
，您只能对其应用聚合函数，例如示例中的
count
。然后，聚合函数将返回一个可以排序的
数据帧

在您的情况下，只需切换
orderBy
和
count
，它就会工作。
基本上GroupBy将返回RelationalGroupedDataset，这意味着与包含一些组的数据集的关系。
现在，要将此RelationalGroupedDataset转换为数据帧，您需要为此数据集的每个组指定至少一个聚合。
现在，此聚合可以是类似count、sum的任何内容，也可以使用.agg（）方法对RelationalGroupedDataset应用多个聚合。
一旦将此RelationalGroupedDataset转换为普通数据帧，您就可以在此数据帧上使用普通orderBy和其他函数。
基本上，GroupBy将返回RelationalGroupedDataset，这意味着与包含某些组的数据集的关系。
现在，要将此RelationalGroupedDataset转换为数据帧，您需要为此数据集的每个组指定至少一个聚合。
现在，此聚合可以是类似count、sum的任何内容，也可以使用.agg（）方法对RelationalGroupedDataset应用多个聚合。
将此RelationalGroupedDataset转换为普通数据帧后，就可以在此数据帧上使用普通orderBy和其他函数