Spark中这两种计数方法的区别
我一直在用sql计算“游戏”。第一种方法是这样的：
val gamesByVersion = dataframe.groupBy("game_version", "server").count().withColumnRenamed("count", "patch_games")
val games_count1 = gamesByVersion.where($"game_version" === 1 && $"server" === 1)
第二个是这样的：
val gamesDf = dataframe.
groupBy($"hero_id", $"position", $"game_version", $"server").count().
withColumnRenamed("count", "hero_games")
val games_count2 = gamesDf.where($"game_version" === 1 && $"server" === 1).agg(sum("hero_games"))
出于所有目的，dataframe只包含hero\u id、position、game\u version和server列。
然而games_count1最终大约是10，而games_count2最终是50，显然这两种计数方法并不等同或有其他原因，但我正在试图弄清楚：这些之间的差异是什么原因？
共有1个答案
我猜是因为在第一个查询中，您只按2列分组，在第二个4列中分组。因此，两列上的组可能不那么明显。
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下面是一些React/JS代码：有区别吗： 和 非常感谢