sparksql的agg函数，作用：在整体DataFrame不分组聚合

待我称王封你为后i 2022-06-15 10:16 194阅读 0赞

`1、 agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ，同数学计算求值 df.agg(max("age"), avg("salary")) df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary")) 2、 agg(exprs: Map[String, String])  返回dataframe类型 ，同数学计算求值 map类型的 df.agg(Map("age" -> "max", "salary" -> "avg")) df.groupBy().agg(Map("age" -> "max", "salary" -> "avg")) 3、 agg(aggExpr: (String, String), aggExprs: (String, String)*)  返回dataframe类型 ，同数学计算求值 df.agg(Map("age" -> "max", "salary" -> "avg")) df.groupBy().agg(Map("age" -> "max", "salary" -> "avg"))`

例子1：

`scala> spark.version`

`res2: String = ` `2.0` `.` `2`

`scala> ` `case`  `class`  `Test(bf: Int, df: Int, duration: Int, tel_date: Int)`

`defined ` `class`  `Test`

`scala> val df = Seq(Test(` `1` `,` `1` `,` `1` `,` `1` `), Test(` `1` `,` `1` `,` `2` `,` `2` `), Test(` `1` `,` `1` `,` `3` `,` `3` `), Test(` `2` `,` `2` `,` `3` `,` `3` `), Test(` `2` `,` `2` `,` `2` `,` `2` `), Test(` `2` `,` `2` `,` `1` `,` `1` `)).toDF`

`df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [bf: ` `int` `, df: ` `int`  `... ` `2`  `more fields]`

`scala> df.show`

`+---+---+--------+--------+`

`| bf| df|duration|tel_date|`

`+---+---+--------+--------+`

`|  ` `1` `|  ` `1` `|       ` `1` `|       ` `1` `|`

`|  ` `1` `|  ` `1` `|       ` `2` `|       ` `2` `|`

`|  ` `1` `|  ` `1` `|       ` `3` `|       ` `3` `|`

`|  ` `2` `|  ` `2` `|       ` `3` `|       ` `3` `|`

`|  ` `2` `|  ` `2` `|       ` `2` `|       ` `2` `|`

`|  ` `2` `|  ` `2` `|       ` `1` `|       ` `1` `|`

`+---+---+--------+--------+`