spark的casewhen

Spark的Case When语法与Hive的语法是一样的，但是Spark的执行速度要比Hive快得多。在使用Spark进行大数据报表编写时，遇到了一个group by结合Case When的语法问题。根据引用\[2\]的描述，问题的根本原因是在select语句中，虽然Case When的语法是正确的，但是最终需要一个查询结果的别称来承接这个字段结果值。根据引用\[3\]提供的原SQL，可以看到在group by语句中使用了Case When语句来选择不同的字段值，但是没有为这个字段结果值指定别称。为了解决这个问题，可以在Case When语句后面添加一个别称，例如：(CASE WHEN l.line_type = 'SKU' THEN l.item_type ELSE l.description END) AS column_name。这样就可以正确地使用Case When语句并将结果值赋予一个别称。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Spark CASE WHEN 写法案例](https://blog.csdn.net/Follow_24/article/details/122606992)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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