ウィンドウ関数：
このようなことがうまくいくはずです：
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($"rn" === 1).drop("rn")
dfTop.show
// +----+--------+----------+
// |Hour|Category|TotalValue|
// +----+--------+----------+
// | 0| cat26| 30.9|
// | 1| cat67| 28.5|
// | 2| cat56| 39.6|
// | 3| cat8| 35.6|
// +----+--------+----------+
この方法は、データが大きく歪んでいる場合には非効率的です。
単純なSQL集計の後にjoin：
または、集約されたデータフレームを使用して結合することもできます。
val dfMax = df.groupBy($"hour".as("max_hour")).agg(max($"TotalValue").as("max_value"))
val dfTopByJoin = df.join(broadcast(dfMax),
($"hour" === $"max_hour") && ($"TotalValue" === $"max_value"))
.drop("max_hour")
.drop("max_value")
dfTopByJoin.show
// +----+--------+----------+
// |Hour|Category|TotalValue|
// +----+--------+----------+
// | 0| cat26| 30.9|
// | 1| cat67| 28.5|
// | 2| cat56| 39.6|
// | 3| cat8| 35.6|
// +----+--------+----------+
重複する値を保持します（同じ合計値を持つ1時間に複数のカテゴリがある場合）。これらは次のように削除できます。
dfTopByJoin
.groupBy($"hour")
.agg(
first("category").alias("category"),
first("TotalValue").alias("TotalValue"))
注文の使用structs：
きちんとテストされていませんが、結合やウィンドウ関数を必要としないトリック：
val dfTop = df.select($"Hour", struct($"TotalValue", $"Category").alias("vs"))
.groupBy($"hour")
.agg(max("vs").alias("vs"))
.select($"Hour", $"vs.Category", $"vs.TotalValue")
dfTop.show
// +----+--------+----------+
// |Hour|Category|TotalValue|
// +----+--------+----------+
// | 0| cat26| 30.9|
// | 1| cat67| 28.5|
// | 2| cat56| 39.6|
// | 3| cat8| 35.6|
// +----+--------+----------+
DataSet API（Spark 1.6以降、2.0以降）の場合：
Spark 1.6：
case class Record(Hour: Integer, Category: String, TotalValue: Double)
df.as[Record]
.groupBy($"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以降：
df.as[Record]
.groupByKey(_.Hour)
.reduceGroups((x, y) => if (x.TotalValue > y.TotalValue) x else y)
最後の2つの方法は、マップ側の結合を活用でき、完全なシャッフルを必要としないため、ほとんどの場合、ウィンドウ関数や結合と比較してより優れたパフォーマンスを発揮します。これらの杖は、構造化ストリーミングでも使用できますcompleted出力モードのます。
使用しないでください：
df.orderBy(...).groupBy(...).agg(first(...), ...)
（特にlocalモードで）機能しているように見えるかもしれませんが、信頼できません（SPARK-16207、関連するJIRAの問題をリンクするためのTzach Zoharへのクレジット、およびSPARK-30335を参照）。
同じ注意が適用されます
df.orderBy(...).dropDuplicates(...)
内部では同等の実行プランを使用しています。