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在 Spark 中，agg 是用于对 DataFrame 进行聚合操作的函数。它可以同时对多个列应用多个聚合函数，并返回一个新的 DataFrame。agg 通常与 groupBy 结合使用，用于对分组后的数据进行聚合操作。

以下是 agg 的详细用法和示例。

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1. agg 的基本用法

语法

val aggregatedDF = df.agg(F.sum("column1").as("total_column1"),F.avg("column2").as("average_column2")
)

• F.sum("column1")：对 column1 列求和。

• F.avg("column2")：对 column2 列计算平均值。

• as("alias")：为聚合结果指定别名。

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2. agg 与 groupBy 结合使用

agg 通常与 groupBy 结合使用，用于对分组后的数据进行聚合操作。

示例

假设有一个 DataFrame，包含用户的姓名、部门和工资：

import org.apache.spark.sql.{SparkSession, functions => F}val spark = SparkSession.builder().appName("Agg Example").master("local[*]").getOrCreate()// 示例数据
val data = Seq(("Alice", "HR", 3000),("Bob", "IT", 4000),("Charlie", "HR", 3500),("David", "IT", 4500),("Eva", "Finance", 5000)
)// 创建 DataFrame
val df = spark.createDataFrame(data).toDF("name", "department", "salary")// 按部门分组，并计算工资总和、平均工资、最高工资和最低工资
val aggregatedDF = df.groupBy("department").agg(F.sum("salary").as("total_salary"),F.avg("salary").as("average_salary"),F.max("salary").as("max_salary"),F.min("salary").as("min_salary")
)// 显示结果
aggregatedDF.show()

输出：

+----------+------------+--------------+----------+----------+
|department|total_salary|average_salary|max_salary|min_salary|
+----------+------------+--------------+----------+----------+
|        HR|        6500|        3250.0|      3500|      3000|
|        IT|        8500|        4250.0|      4500|      4000|
|   Finance|        5000|        5000.0|      5000|      5000|
+----------+------------+--------------+----------+----------+

• groupBy("department")：按部门分组。

• agg：对每个部门计算工资总和、平均工资、最高工资和最低工资。

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3. agg 的多种聚合函数

agg 可以同时应用多个聚合函数。以下是一些常用的聚合函数：

聚合函数	描述
F.sum("column")	对列求和
F.avg("column")	计算列的平均值
F.min("column")	计算列的最小值
F.max("column")	计算列的最大值
F.count("column")	统计列的非空值数量
F.collect_list("column")	将列的值收集为列表
F.collect_set("column")	将列的值收集为集合（去重）

示例

统计每个部门的员工数量、工资总和、平均工资、最高工资、最低工资，以及员工姓名列表：

val aggregatedDF = df.groupBy("department").agg(F.count("name").as("employee_count"),F.sum("salary").as("total_salary"),F.avg("salary").as("average_salary"),F.max("salary").as("max_salary"),F.min("salary").as("min_salary"),F.collect_list("name").as("employees")
)aggregatedDF.show(truncate = false)

输出：

+----------+--------------+------------+--------------+----------+----------+----------------------+
|department|employee_count|total_salary|average_salary|max_salary|min_salary|employees             |
+----------+--------------+------------+--------------+----------+----------+----------------------+
|HR        |2             |6500        |3250.0        |3500      |3000      |[Alice, Charlie]      |
|IT        |2             |8500        |4250.0        |4500      |4000      |[Bob, David]          |
|Finance   |1             |5000        |5000.0        |5000      |5000      |[Eva]                 |
+----------+--------------+------------+--------------+----------+----------+----------------------+

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4. 全局聚合（不分组）

如果不使用 groupBy，agg 会对整个 DataFrame 进行全局聚合。

示例

计算所有员工的工资总和、平均工资、最高工资和最低工资：

val globalAggDF = df.agg(F.sum("salary").as("total_salary"),F.avg("salary").as("average_salary"),F.max("salary").as("max_salary"),F.min("salary").as("min_salary")
)globalAggDF.show()

输出：

+------------+--------------+----------+----------+
|total_salary|average_salary|max_salary|min_salary|
+------------+--------------+----------+----------+
|       20000|        4000.0|      5000|      3000|
+------------+--------------+----------+----------+

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5. 多列分组和聚合

可以对多列进行分组，并对多列应用聚合函数。

示例

假设有一个 DataFrame，包含用户的姓名、部门、职位和工资：

val data = Seq(("Alice", "HR", "Manager", 3000),("Bob", "IT", "Developer", 4000),("Charlie", "HR", "Analyst", 3500),("David", "IT", "Developer", 4500),("Eva", "Finance", "Manager", 5000)
)val df = spark.createDataFrame(data).toDF("name", "department", "role", "salary")// 按部门和职位分组，并计算工资总和和平均工资
val multiGroupDF = df.groupBy("department", "role").agg(F.sum("salary").as("total_salary"),F.avg("salary").as("average_salary")
)multiGroupDF.show()

输出：

+----------+---------+------------+--------------+
|department|     role|total_salary|average_salary|
+----------+---------+------------+--------------+
|        HR|  Manager|        3000|        3000.0|
|        IT|Developer|        8500|        4250.0|
|        HR|  Analyst|        3500|        3500.0|
|   Finance|  Manager|        5000|        5000.0|
+----------+---------+------------+--------------+

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6. 使用表达式字符串

除了使用函数外，agg 还支持使用表达式字符串。

示例

val aggregatedDF = df.groupBy("department").agg("salary" -> "sum","salary" -> "avg","salary" -> "max","salary" -> "min"
)aggregatedDF.show()

输出：

+----------+-----------+-----------+-----------+-----------+
|department|sum(salary)|avg(salary)|max(salary)|min(salary)|
+----------+-----------+-----------+-----------+-----------+
|        HR|       6500|     3250.0|       3500|       3000|
|        IT|       8500|     4250.0|       4500|       4000|
|   Finance|       5000|     5000.0|       5000|       5000|
+----------+-----------+-----------+-----------+-----------+

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总结

• agg 用于对 DataFrame 进行聚合操作，通常与 groupBy 结合使用。

• 可以同时应用多个聚合函数，并为结果指定别名。

• 支持全局聚合（不分组）和多列分组聚合。

• 可以使用函数或表达式字符串定义聚合操作。