spark sql可以使用 group by 加 first

是的，Spark SQL 中可以使用 GROUP BY 结合 FIRST 函数来获取每个分组的第一个值。

以下是在 Spark SQL 中使用 GROUP BY 和 FIRST 函数的示例：

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

val df = spark.read.table("your_table")
val result = df.groupBy("group_column").agg(first("column1").as("first_value"))

result.show()

上述代码中，首先使用 `spark.read.table` 方法读取数据表，然后使用 `groupBy` 方法指定分组字段 "group_column"，再使用 `agg` 方法结合 `first` 函数来计算每个分组的第一个值，并将结果存储在名为 "first_value" 的新列中。最后，使用 `show` 方法展示结果。

请注意，上述示例代码是基于 Spark 2.x 版本的，如果你使用的是其他版本的 Spark，可能会有一些细微的语法差异。请参考相关的 Spark SQL 文档和 API 参考手册以获取适用于你所使用的 Spark 版本的准确语法。

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import breeze.numerics.round import breeze.stats.mean import org.apache.spark.sql.functions.col import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, IntegerType} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.DataFrame object Titanic_c { def main(args: Array[String]) = { Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR) val conf = new SparkConf().setAppName("Titanic_c").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(conf) val spark = org.apache.spark.sql.SparkSession.builder .master("local") .appName("Titanic") .getOrCreate; val df = spark.read .format("csv") .option("header", "true") .option("mode", "DROPMALFORMED") .load("datasets/Titanic_s.csv") import spark.implicits._ df.withColumn("Pclass", df("Pclass").cast(IntegerType)) .withColumn("Survived", df("Survived").cast(IntegerType)) .withColumn("Age", df("Age").cast(DoubleType)) .withColumn("SibSp", df("SibSp").cast(IntegerType)) .withColumn("Parch", df("Parch").cast(IntegerType)) .withColumn("Fare", df("Fare").cast(DoubleType)) val df1 = df.drop("PassengerId").drop("Name").drop("Ticket").drop("Cabin") val columns = df1.columns val missing_cnt = columns.map(x => df1.select(col(x)).where(col(x).isNull).count) val result_cnt = sc.parallelize(missing_cnt.zip(columns)).toDF("missing_cnt", "column_name") result_cnt.show() def meanAge(dataFrame: DataFrame): Double = { dataFrame .select("Age") .na.drop() .agg(round(mean("Age"), )) .first() .getDouble(0) } val df2 = df1 .na.fill(Map( "Age" -> meanAge(df1), "Embarked" -> "S")) val survived_count = df2.groupBy("Survived").count() survived_count.show() survived_count.coalesce(1).write.option("header", "true").csv("datasets/survived_count.csv") } }

这是一个使用Spark读取Titanic数据集并对其进行预处理的Scala代码。这个代码将CSV文件读取为一个DataFrame，然后对其中的缺失值进行处理，并计算了生还和死亡人数的统计信息，最后将结果写入CSV文件。

首先，代码创建了一个SparkConf和SparkContext对象，然后创建了一个SparkSession对象，用于读取CSV文件。接下来，代码对数据集中的一些列进行转换，将它们转换为正确的数据类型。然后，代码删除了一些不需要的列。接着，代码计算了每列中缺失值的数量，并将结果存储在一个DataFrame中。接下来，代码定义了一个函数meanAge，用于计算年龄的平均值，并将缺失值替换为该平均值。最后，代码计算了生还和死亡人数的统计信息，并将结果写入CSV文件。

希望这能帮到你！

代码如下： import breeze.numerics.round import org.apache.spark.sql.functions.col import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, IntegerType} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.DataFrame object Titanic_c { def main(args: Array[String]) = { Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR) val conf = new SparkConf().setAppName("Titanic_c").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(conf) val spark = org.apache.spark.sql.SparkSession.builder .master("local") .appName("Titanic") .getOrCreate; val df = spark.read .format("csv") .option("header", "true") .option("mode", "DROPMALFORMED") .load("datasets/Titanic_s.csv") import spark.implicits._ df.withColumn("Pclass", df("Pclass").cast(IntegerType)) .withColumn("Survived", df("Survived").cast(IntegerType)) .withColumn("Age", df("Age").cast(DoubleType)) .withColumn("SibSp", df("SibSp").cast(IntegerType)) .withColumn("Parch", df("Parch").cast(IntegerType)) .withColumn("Fare", df("Fare").cast(DoubleType)) val df1 = df.drop("PassengerId").drop("Name").drop("Ticket").drop("Cabin") val columns = df1.columns val missing_cnt = columns.map(x => df1.select(col(x)).where(col(x).isNull).count) val result_cnt = sc.parallelize(missing_cnt.zip(columns)).toDF("missing_cnt", "column_name") result_cnt.show() import breeze.stats._ def meanAge(dataFrame: DataFrame): Double = { dataFrame .select("Age") .na.drop() .agg(round(mean("Age"), 0)) .first() .getDouble(0) } val df2 = df1 .na.fill(Map( "Age" -> meanAge(df1), "Embarked" -> "S")) val survived_count = df2.groupBy("Survived").count() survived_count.show() survived_count.coalesce(1).write.option("header", "true").csv("datasets/survived_count.csv") } }

我发现问题可能出在 `meanAge` 函数中的 `round(mean("Age"), 0)` 这句代码上。这个代码中的 `mean` 函数是 Spark SQL 中的函数，但是在 `breeze.stats` 包中也有一个名为 `mean` 的函数，这可能导致了混淆。为了解决这个问题，你可以尝试将 `mean` 函数改名为其他的变量名，例如：

def meanAge(dataFrame: DataFrame): Double = {
  val ageMean = dataFrame
    .select("Age")
    .na.drop()
    .agg(round(mean("Age"), 0))
    .first()
    .getDouble(0)
  ageMean
}

这样就将 `mean` 函数改名为了 `ageMean` 变量，并避免了与 `breeze.stats` 包中的函数重名的问题。希望对你有帮助！