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如何从 中的所有路径返回不同的关系类型cypher？

查询示例：

MATCH p=(a:Philosopher)-[*]->(b:SchoolType)
RETURN DISTINCT EXTRACT( r in RELATIONSHIPS(p)| type(r) ) as RelationshipTypes

这将返回每个路径 p 的集合。

我想返回一个包含所有集合中不同关系类型的集合。

这是运行查询的图表要点的链接-

http://gist.neo4j.org/?7851642

如何一步创建带有时间戳数据类型的火花数据框？这是我分两步完成的方法。使用火花 2.4

首先使用时间戳字符串创建数据框

import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.functions.to_timestamp

val eventData = Seq(
  Row(1, "2014/01/01 23:00:01"), 
  Row(1, "2014/11/30 12:40:32"), 
  Row(2, "2016/12/29 09:54:00"), 
  Row(2, "2016/05/09 10:12:43")
)

val schema = StructType(List(
  StructField("typeId", IntegerType, false),
  StructField("eventTimeString", StringType, false)
))

val eventDF = spark.createDataFrame(
  sc.parallelize(eventData),
  schema
)
eventDF.show()

+------+-------------------+
|typeId|    eventTimeString|
+------+-------------------+
|     1|2014/01/01 23:00:01|
|     1|2014/11/30 12:40:32|
|     2|2016/12/29 09:54:00|
|     2|2016/05/09 10:12:43|
+------+-------------------+

然后将字符串转换为时间戳并删除字符串列

 val eventTimestampsDF = eventDF
  .withColumn("eventTime", to_timestamp($"eventTimeString", "yyyy/MM/dd k:mm:ss"))
  .drop($"eventTimeString")

如何消除第二步并直接创建时间戳？

我喜欢使用 Spark 数据帧映射聚合语法，如下所示：

jaccardDf
        .groupBy($"userId")
        .agg(
          "jaccardDistance"->"avg"
          , "jaccardDistance"->"stddev_samp"
          , "jaccardDistance"->"skewness"
          , "jaccardDistance"->"kurtosis"
)

有没有办法在仍然使用 Map 语法的同时对结果列进行别名？当我需要别名时，我会这样做

jaccardDf
        .groupBy($"userId")
        .agg(
          avg("jaccardDistance").alias("jaccardAvg")
          ,stddev_samp("jaccardDistance").alias("jaccardStddev")
          ,skewness("jaccardDistance").alias("jaccardSkewness")
          ,kurtosis("jaccardDistance").alias("jaccardKurtosis")
)