窗口函数：
这样的事情应该可以解决问题：
import org.apache.spark.sql.functions.{row_number, max, broadcast}
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
val df = sc.parallelize(Seq(
(0,"cat26",30.9), (0,"cat13",22.1), (0,"cat95",19.6), (0,"cat105",1.3),
(1,"cat67",28.5), (1,"cat4",26.8), (1,"cat13",12.6), (1,"cat23",5.3),
(2,"cat56",39.6), (2,"cat40",29.7), (2,"cat187",27.9), (2,"cat68",9.8),
(3,"cat8",35.6))).toDF("Hour", "Category", "TotalValue")
val w = Window.partitionBy($"hour").orderBy($"TotalValue".desc)
val dfTop = df.withColumn("rn", row_number.over(w)).where($"rn" === 1).drop("rn")
dfTop.show
// +----+--------+----------+
// |Hour|Category|TotalValue|
// +----+--------+----------+
// | 0| cat26| 30.9|
// | 1| cat67| 28.5|
// | 2| cat56| 39.6|
// | 3| cat8| 35.6|
// +----+--------+----------+
在数据严重倾斜的情况下，此方法效率低下。此问题由 SPARK-34775 跟踪，将来可能会得到解决 (SPARK-37099)。
纯 SQL 聚合，后跟 join：
您也可以加入聚合数据框：
val dfMax = df.groupBy($"hour".as("max_hour")).agg(max($"TotalValue").as("max_value"))
val dfTopByJoin = df.join(broadcast(dfMax),
($"hour" === $"max_hour") && ($"TotalValue" === $"max_value"))
.drop("max_hour")
.drop("max_value")
dfTopByJoin.show
// +----+--------+----------+
// |Hour|Category|TotalValue|
// +----+--------+----------+
// | 0| cat26| 30.9|
// | 1| cat67| 28.5|
// | 2| cat56| 39.6|
// | 3| cat8| 35.6|
// +----+--------+----------+
它将保留重复值（如果每小时有多个类别具有相同的总值）。您可以按如下方式删除它们：
dfTopByJoin
.groupBy($"hour")
.agg(
first("category").alias("category"),
first("TotalValue").alias("TotalValue"))
对structs使用排序：
虽然没有经过很好的测试，但不需要连接或窗口函数的技巧：
val dfTop = df.select($"Hour", struct($"TotalValue", $"Category").alias("vs"))
.groupBy($"hour")
.agg(max("vs").alias("vs"))
.select($"Hour", $"vs.Category", $"vs.TotalValue")
dfTop.show
// +----+--------+----------+
// |Hour|Category|TotalValue|
// +----+--------+----------+
// | 0| cat26| 30.9|
// | 1| cat67| 28.5|
// | 2| cat56| 39.6|
// | 3| cat8| 35.6|
// +----+--------+----------+
使用 DataSet API（Spark 1.6+、2.0+）：
Spark 1.6：
case class Record(Hour: Integer, Category: String, TotalValue: Double)
df.as[Record]
.groupBy($"hour")
.reduce((x, y) => if (x.TotalValue > y.TotalValue) x else y)
.show
// +---+--------------+
// | _1| _2|
// +---+--------------+
// |[0]|[0,cat26,30.9]|
// |[1]|[1,cat67,28.5]|
// |[2]|[2,cat56,39.6]|
// |[3]| [3,cat8,35.6]|
// +---+--------------+
Spark 2.0 或更高版本：
df.as[Record]
.groupByKey(_.Hour)
.reduceGroups((x, y) => if (x.TotalValue > y.TotalValue) x else y)
最后两种方法可以利用 map 端合并，并且不需要完全 shuffle，因此与窗口函数和连接相比，大多数时间应该表现出更好的性能。这些手杖也可以在completed 输出模式下与结构化流一起使用。
不要使用：
df.orderBy(...).groupBy(...).agg(first(...), ...)
它可能看起来有效（尤其是在local 模式下），但它并不可靠（请参阅SPARK-16207，linking relevant JIRA issue 和SPARK-30335 归功于Tzach Zohar）。
同样的注释适用于
df.orderBy(...).dropDuplicates(...)
内部使用等效的执行计划。