同一查询中的火花计数和过滤计数答案

【问题标题】：spark count and filtered count in same query同一查询中的火花计数和过滤计数
【发布时间】：2017-02-02 13:34:43
【问题描述】：

在 SQL 中类似于

SELECT  count(id), sum(if(column1 = 1, 1, 0)) from groupedTable

可以制定为一次性计算总记录数和过滤记录数。

如何在 spark-data-frame API 中执行此操作？即无需将其中一个计数加入原始数据帧。

【问题讨论】：

您是否尝试使用 CASE ... WHEN 运行此查询？
您可以使用registerTempTable 将数据帧注册为临时表，并按照@T.Gawęda 的建议在sql 查询中使用CASE ... WHEN 语句。
我知道应该可以。但是是否有可能留在更安全的 scala-spark-dataframe api 中？
@GeorgHeiler 您可以使用类型化 API：spark.apache.org/docs/latest/api/scala/…

标签： sql apache-spark count apache-spark-sql

【解决方案1】：

两种情况都使用count：

df.select(count($"id"), count(when($"column1" === 1, true)))

如果列是 nullable，则应进行更正（例如使用 coalesce 或 IS NULL，具体取决于所需的输出）。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以尝试将 spark 与 hive 一起使用，因为 hive 支持 SQL 的 sum if() 功能

首先，您需要使用以下代码在数据之上创建配置单元表

val conf = new SparkConf().setAppName("Hive_Test")
val sc = new SparkContext(conf)
//Creation of hive context      
val hsc = new HiveContext(sc)

import spark.implicits._
import spark.sql

hsc.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS emp (id INT, name STRING)")

hsc.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'examples/src/main/resources/test.txt' INTO TABLE emp")


hsc.sql("""select count(id), SUM(v)
from (
select id, IF(name=1, count(*), 0) AS v
from emp
where id>0
group by id,name
) t2""")

【讨论】：