collect_set和collect_list

collect_set和collect_list是Spark中用于对数据集进行聚合操作的函数。

collect_set函数用于在数据集中收集唯一的值，并以集合的形式返回。它会自动去重，保留唯一的值。例如，如果有一个数据集包含[1, 2, 3, 2, 1]，使用collect_set函数后，返回的结果将是[1, 2, 3]。

collect_list函数用于在数据集中收集所有的值，并以列表的形式返回。它会保留所有的值，不做去重处理。例如，如果有一个数据集包含[1, 2, 3, 2, 1]，使用collect_list函数后，返回的结果将是[1, 2, 3, 2, 1]。

这两个函数通常与groupBy和agg等聚合操作一起使用。groupBy函数用于按照指定的列进行分组，agg函数用于对每个分组应用聚合函数。在聚合操作中，collect_set和collect_list函数可以用于获取某一列中的唯一值或所有值的列表。

希望能对你有所帮助！如有更多问题，请继续提问。

相关问题

collect_set 和collect_list说一下

`collect_set` 和 `collect_list` 都是 Spark SQL 中的聚合函数，用于将一个分组内的多个行合并成一个集合或列表。

- `collect_set` 会返回一个包含分组内所有不同值的无序集合（Set），即去重后的结果集合。
- `collect_list` 会返回一个包含分组内所有值的列表，值的顺序与原始表中的顺序保持一致。

例如，假设有一个表：

+-------+------+
| group | name |
+-------+------+
| A     | Tom  |
| A     | Tom  |
| A     | Bob  |
| B     | Bob  |
| B     | Jack |
+-------+------+

如果我们按照 `group` 进行分组，并使用 `collect_set` 和 `collect_list` 聚合 `name` 列，则结果如下：

SELECT group, collect_set(name), collect_list(name) FROM table GROUP BY group;

+-------+-----------------------+---------------+
| group | collect_set(name)      | collect_list(name) |
+-------+-----------------------+---------------+
| A     | [Tom, Bob]             | [Tom, Tom, Bob] |
| B     | [Bob, Jack]            | [Bob, Jack]    |
+-------+-----------------------+---------------+

可以看到，`collect_set` 去重后的集合为 `[Tom, Bob]` 和 `[Bob, Jack]`，而 `collect_list` 返回的列表与原始表中的顺序保持一致。

COLLECT_SET

COLLECT_SET函数是Hive中的一个聚合函数，用于返回一个无序的集合。它将给定列的所有不同的值作为集合元素，并将这些值组合成一个集合返回。

与COLLECT_SET函数相比，COLLECT_LIST函数返回的是一个有序的集合，保留了原始数据的顺序。

在使用COLLECT_SET函数时，如果希望返回有序的集合，可以使用sort_array函数对集合进行排序。例如，使用sort_array(collect_set(t.class), false)可以返回一个按照升序排序的集合。

综上所述，COLLECT_SET函数可以用于将指定列的不同值组合成一个无序集合，而COLLECT_LIST函数则返回一个有序的集合。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [SQL之concat()、collect_set()、collect_list()和concat_ws()用法](https://blog.csdn.net/weixin_48272780/article/details/128243152)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]