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如何在Spark SQL中定义和使用用户定义的聚合函数?

我知道如何在Spark SQL中编写UDF:

def belowThreshold(power: Int): Boolean = {
        return power < -40
      }

sqlContext.udf.register("belowThreshold", belowThreshold _)
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我可以做类似的定义聚合函数吗?这是怎么做到的?

对于上下文,我想运行以下SQL查询:

val aggDF = sqlContext.sql("""SELECT span, belowThreshold(opticalReceivePower), timestamp
                                    FROM ifDF
                                    WHERE opticalReceivePower IS NOT null
                                    GROUP BY span, timestamp
                                    ORDER BY span""")
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

它应该返回类似的东西

Row(span1, false, T0)

我希望聚合函数告诉我opticalReceivePower在定义的组中是否有任何值span,timestamp哪些值低于阈值.我是否需要以不同的方式将UDAF写入上面粘贴的UDF?

scala aggregate-functions user-defined-functions apache-spark apache-spark-sql

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如何分组并连接 Dataframe Spark Scala 中的列表

我有一个包含两列数据的数据框,如下所示

+----+-----------------+
|acct|           device|
+----+-----------------+
|   B|       List(3, 4)|
|   C|       List(3, 5)|
|   A|       List(2, 6)|
|   B|List(3, 11, 4, 9)|
|   C|       List(5, 6)|
|   A|List(2, 10, 7, 6)|
+----+-----------------+
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我需要如下结果

+----+-----------------+
|acct|           device|
+----+-----------------+
|   B|List(3, 4, 11, 9)|
|   C|    List(3, 5, 6)|
|   A|List(2, 6, 7, 10)|
+----+-----------------+
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我试过如下,但似乎不起作用

df.groupBy("acct").agg(concat("device"))

df.groupBy("acct").agg(collect_set("device"))

请让我知道如何使用 Scala 实现这一目标?

scala dataframe apache-spark apache-spark-sql

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