val survived_sex_count=df2.groupBy("Sex","Survived").count() val survived_sex_percent=survived_sex_count.withColumn("percent",format_number(col("count").divide(sum("count").over()).multiply(100),5)); survived_sex_percent.show() survived_sex_percent.coalesce(1).write.option("header", "true").csv("/home/hadoop/titanic_output/survived_sex_percent.csv")

这是一个使用Spark SQL进行数据处理和分析的代码片段。它首先对一个名为df2的DataFrame按照“Sex”和“Survived”两列进行分组计数，然后使用Spark SQL中的窗口函数sum()计算出count列的总和。最后，使用withColumn()方法添加一个名为“percent”的列，计算每个组的占比，并使用format_number()方法将结果格式化为小数点后5位。最终结果会展示出来。接着，使用coalesce()方法将结果合并成一个分区，使用write()方法将结果写入指定路径下的CSV文件，文件名为“survived_sex_percent.csv”。同时，设置选项“header”为“true”，表示将列名写入CSV文件的第一行作为头部。这样可以方便地在其他工具中打开和使用这些数据。

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val survived_sex_count=df2.groupBy("Sex","Survived").count() val survived_sex_percent=survived_sex_count.withColumn("percent", format_number(col("count").divide(sum("count").over()).multiply(100),5)); survived_sex_percent.show()

这是一个使用Spark SQL进行数据处理和分析的代码片段。它首先对一个名为df2的DataFrame按照“Sex”和“Survived”两列进行分组计数，然后使用Spark SQL中的窗口函数sum()计算出count列的总和。最后，使用withColumn()方法添加一个名为“percent”的列，计算每个组的占比，并使用format_number()方法将结果格式化为小数点后5位。最终结果会展示出来。

val survived_sex_count = df2.groupBy("Sex", "Survived").count() val survived_sex_percent = survived_sex_count.withColumn("percent", format_number(col("count") .divide(sum("count").over()) .multiply(100), 5)); survived_sex_percent.show() 中sum("count").over

sum("count").over() 是一个窗口函数，它对整个 DataFrame 进行聚合操作。具体来说，它对 "count" 这一列进行求和操作，相当于一个全局的 count 聚合操作。这样，我们就可以使用除法计算每个组的百分比，而不仅仅是计算每个组的 count 数量。over() 是窗口函数的语法，它定义了窗口的范围，这里省略了 over() 的参数，即默认窗口范围是整个 DataFrame。