spark求员工工资

要在Spark中求员工工资，你需要先加载包含员工工资数据的数据集。假设你的数据集是一个DataFrame，其中包含两列：员工姓名和工资。

首先，你需要创建一个SparkSession对象来与Spark进行交互：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("SalaryAnalysis").getOrCreate()

然后，你可以使用`read.csv()`方法读取包含员工工资数据的CSV文件，并创建一个DataFrame：

# 读取CSV文件并创建DataFrame
df = spark.read.csv("path/to/employee_salary.csv", header=True, inferSchema=True)

接下来，你可以使用DataFrame的聚合函数来计算员工工资的总和、平均值、最大值和最小值。

例如，要计算员工工资的总和，你可以使用`sum()`函数：

# 计算员工工资的总和
total_salary = df.selectExpr("sum(salary)").collect()[0][0]

要计算员工工资的平均值，你可以使用`avg()`函数：

# 计算员工工资的平均值
avg_salary = df.selectExpr("avg(salary)").collect()[0][0]

要计算员工工资的最大值和最小值，你可以分别使用`max()`和`min()`函数：

# 计算员工工资的最大值
max_salary = df.selectExpr("max(salary)").collect()[0][0]

# 计算员工工资的最小值
min_salary = df.selectExpr("min(salary)").collect()[0][0]

现在，你可以通过调用相应的函数来获取员工工资的总和、平均值、最大值和最小值。