Spark聚合&连接使用教程
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聚合操作对于大数据计算至关重要，尤其在Spark等大数据计算引擎中。本教程将逐一介绍Spark聚合操作的各类函数，包括简单计数、去重计数、近似计数、获取数据的首尾、计算最小值与最大值、计算总和与去重后总和、计算平均值与方差、偏度系数与峰度系数、协方差与相关性、复杂类型聚合。
最基础的聚合计算为计数操作，可通过count(*)、count(1)与count(col)实现，注意处理null值。count(*)会将null值计入总数，而对列计数时，null值不计入。例如，使用count(*)统计时，Spark会计算null值的数量。使用count(col)进行列计数时，null值将被忽略。
去重计数可通过count与distinct组合或单独使用approx_count_distinct函数实现。后者需指定特定列以有意义。需要注意的是，使用approx_count_distinct时，精度可能不完全精确。
在某些场景下，精确计数可能不是关键，因此使用近似计数，可通过参数设定可容忍的最大误差。开发环境需确保兼容性，如在JDK11下遇到错误时，切换到JDK1.8环境。
获取数据的第一个与最后一个值可以通过first与last函数实现。它们基于DataFrame中行的顺序，而非值的顺序。
计算最小值与最大值的函数min与max分别提供指定列的最小值与最大值。
sum与sumDistinct函数用于计算总和与去重后总和，类似于count与countDistinct。
计算平均值与方差、偏度系数、峰度系数、协方差、相关性均涉及统计分析，适用于深入的数据探索。
除了数值类型，聚合操作还可应用于其他复杂类型，如将某列值收集到一个list列表或set集合中。
分组操作允许针对数据进行聚合计算前的分类处理。常规分组通过agg函数实现，Map分组则使用Map功能，但需注意Java语言特性。
窗口函数是用于计算每行数据的排名、累计前数据总值等需求的关键工具。定义窗口后，可组合各种聚合计算操作。完成窗口设定，可在select中进行使用。
分组集功能简化了不同维度聚合数据的计算，通过GROUPING SETS或ROLLUP、CUBE函数实现，这些函数允许自定义聚合计算的维度。
透视转换可以将某列中的不同行转换为多个列，以实现行转列的效果，满足特定数据格式需求。
自定义聚合函数允许在Scala与Java中实现个性化聚合逻辑，继承UserDefinedAggregateFunction类进行实现，之后需注册并使用。
连接操作在实际开发中常见，Spark提供内连接、外连接、左外连接、右外连接、左半连接与左反连接等。连接函数通过传入不同连接类型参数进行控制。
