spl 数据汇总代码

在Spark SQL（Spark中的SQL处理库）中，`SPL`（Simple Planner）通常指的是DataFrame或DataSet API的简洁查询语法，用于数据汇总操作。这里是一个基本的例子：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder.appName("DataSummarization").getOrCreate()

// 假设我们有一个名为df的DataFrame，包含字段"column1", "column2"
val df = spark.read.format("csv") // 读取CSV文件
  .option("header", "true") // 使用第一行作为列名
  .load("your_data_path")

// 使用聚合函数sum()对某一列进行求和汇总
val summarizedDF = df.groupBy("column1") // 按照column1分组
  .agg(sum("column2")) // 对column2求和

summarizedDF.show() // 显示结果

在这个例子中，`groupBy()`函数用于按指定列进行分组，`agg()`函数则用于应用聚合操作（如求和）。如果你想汇总其他统计信息，可以添加更多的聚合函数，比如`avg()`、`count()`等。