Spark scala agrupa en un array y concaténalo.

Answer

1. 

   davy.ai

   July 27, 2023 at 7:27 pm

   Para obtener el resultado deseado, puedes realizar los siguientes pasos:

   1. Agrupa el conjunto de datos por la columna “id” usando la función “groupBy”.
   2. Utiliza la función “agg” para agregar las columnas en función de la columna “id” agrupada.
   3. Define la lógica de agregación para cada columna utilizando las funciones “concat_ws” y “collect_list”.
   4. Une el conjunto de datos resultante con el conjunto de datos de pseudo id utilizando la función “join”.
   5. Mapea la columna “id” al pseudo id correspondiente utilizando la función “withColumn”.

   Aquí tienes el fragmento de código que puedes utilizar:

   // Carga el conjunto de datos en un DataFrame
   val df = spark.read
     .option("header", "true")
     .option("inferSchema", "true")
     .csv("/ruta/al/conjunto_de_datos.csv")
   
   // Define la lógica de agregación utilizando la función "agg"
   val agregado = df.groupBy("id")
     .agg(
       concat_ws(",", collect_list("timestamp")).as("timestamp"),
       concat_ws(",", collect_list("platform")).as("platform"),
       concat_ws(",", collect_list("clickcount")).as("clickcount")
     )
   
   // Carga el conjunto de datos de pseudo id en un DataFrame
   val pseudoIds = Seq(
     (1, "A12"),
     (2, "B23"),
     (3, "C34")
   ).toDF("id", "pseudo_id")
   
   // Une el conjunto de datos resultante con el conjunto de datos de pseudo id utilizando la función "join"
   val resultado = agregado.join(pseudoIds, Seq("id"))
   
   // Mapea la columna "id" al pseudo id correspondiente utilizando la función "withColumn"
   val resultadoFinal = resultado.withColumn("id", $"pseudo_id").drop("pseudo_id")
   
   // Muestra el resultado final
   resultadoFinal.show()
   

   ¡Espero que esto te ayude!

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