이 장에서는 스파크에서 사용가능한 여러 유형의 집계 연산에 대해 알아보았다. 그룹화, 윈도우함수, 롤업, 큐브도 알아보았다. 집계 연산¶집계(aggregation)은 빅데이터 분석의 초석입니다. 집계를 수행하려면 key와 group을 지정하고, 하나 이상의 칼럼을 변환하는 방법을 지정하는 집계함수를 사용합니다. Spark는 모든 데이터 타입을 다루는 것 외에도 다음과 같은 그룹화 데이터 타입을 생성할 수 있습니다. 가장 간단한 형태의 그룹화는 select 구문에서 집계를 수행해 DataFrame의 전체 데이터를 요약한다. group by는 하나 이상의 키를 지정할 수 있고, 값을 가진 컬럼을 변환하기 위해 다른 집계함수를 사용할 수 있다. 윈도우(window)는 하나이상의 키를 지정할 수 있고, 값을 가..
다양한 데이터 타입 다루기¶이 장에서는 스파크의 구조적 연산에서 가장 중요한 내용인 표현식을 만들고, 다양한 데이터 타입을 다루는 방법에 대해 알아봅시다. 불리언 타입 수치 타입 문자열 타입 date와 timestamp 타입 null값 다루기 복합 데이터 타입 사용자 정의 함수 API는 어디서 찾을끼?¶나중에 버전이 바뀌고 바뀌어도, Spark의 데이터 변환용 함수를 찾기 위해 핵심적으로 다뤄야할 부분은 다음과 같습니다. DataFrame(Dataset) 메서드 Column Method In [77]: df = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("./data/retail-data/by-d..
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