将spark数据框中的多行合并为一行

Question

我有一个2列的数据帧:时间戳，值Timestamp是一个时间，因为epoch和value是一个浮点值。我想把行归并成最小值的平均值。这意味着我想取时间戳来自同一轮分钟(自epoch以来的60秒间隔)的所有行，并将它们合并为一行，其中值列将是所有值的平均值。

举个例子，让我们假设我的数据框架看起来像这样:

timestamp      value
---------      -----
1441637160      10.0
1441637170      20.0
1441637180      30.0
1441637210      40.0
1441637220      10.0
1441637230      0.0

前4行是同一min的一部分(144163716% 60 == 0,1441637160 + 60 == 1441637220)最后两行是另一个min的一部分。我想合并相同最小值的所有行，以获得如下结果:

timestamp      value
---------      -----
1441637160      25.0  (since (10+20+30+40)/4 = 25)
1441637220      5.0   (since (10+0)/2 = 5)

最好的方法是什么?

Answer 1

您可以简单地分组和聚合。数据为:

val df = sc.parallelize(Seq(
  (1441637160, 10.0),
  (1441637170, 20.0),
  (1441637180, 30.0),
  (1441637210, 40.0),
  (1441637220, 10.0),
  (1441637230, 0.0))).toDF("timestamp", "value")

导入所需的函数和类:

import org.apache.spark.sql.functions.{lit, floor}
import org.apache.spark.sql.types.IntegerType

create interval column:

val tsGroup = (floor($"timestamp" / lit(60)) * lit(60))
  .cast(IntegerType)
  .alias("timestamp")

并使用它来执行聚合:

df.groupBy(tsGroup).agg(mean($"value").alias("value")).show
// +----------+-----+
// | timestamp|value|
// +----------+-----+
// |1441637160| 25.0|
// |1441637220|  5.0|
// +----------+-----+

Answer 2

首先将时间戳映射到分钟桶，然后使用groupByKey计算平均值。例如:

rdd.map(x=>{val round = x._1%60; (x._1-round, x._2);})
.groupByKey
.map(x=>(x._1, (x._2.sum.toDouble/x._2.size)))
.collect()