spark 聚合函数代码

Spark是一个开源的大数据处理框架，支持分布式计算和数据处理。在Spark中，聚合函数用于对数据集进行聚合操作，例如对数据进行求和、计数、平均值、最大值或最小值等操作。

下面是一个Spark聚合函数的代码示例，用于计算数据集中每个键的平均值：

// 导入Spark相关类
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object AggregateFunctionExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession实例
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("Aggregate Function Example")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // 创建一个键值对RDD
    val data = Seq(("key1", 10), ("key2", 20), ("key1", 30), ("key2", 40))

    // 将RDD转换为DataFrame
    val df = spark.createDataFrame(data).toDF("key", "value")

    // 使用groupBy和agg函数计算每个键的平均值
    val result = df.groupBy("key").agg(avg("value"))

    // 打印结果
    result.show()
  }
}

以上代码首先创建了一个SparkSession实例，并创建了一个键值对RDD。然后将RDD转换为DataFrame，使用groupBy和agg函数计算每个键的平均值，并打印结果。