spark房屋销售额统计

Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，常用于大数据处理。如果你想使用Spark对房屋销售额数据进行统计，你可以按照以下步骤操作：

1. **数据加载**：首先，你需要将房屋销售数据加载到Spark DataFrame或RDD（弹性分布式数据集）中。这通常通过Spark读取CSV、JSON等文件，或者从数据库如Hadoop HDFS、关系型数据库等获取。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
sales_data = spark.read.format("csv") \
            .option("header", "true") \
            .load("sales_data.csv")

2. **数据清洗和预处理**：清理缺失值、异常值，以及转换字段类型，如果需要的话。

sales_data = sales_data.dropna() \
           .withColumn("price", sales_data["price"].cast("float"))

3. **按地区或时间统计销售额**：使用`groupBy`和聚合函数（如`sum`, `count`）对销售额进行分组汇总。

grouped_sales = sales_data.groupBy("region") \
                        .agg({"price": "sum", "quantity": "sum"})

4. **排序和显示结果**：可以根据需要对结果进行排序并查看前几行。

sorted_sales = grouped_sales.sort("sum(price)", ascending=False)
sorted_sales.show(5)