spark中的透视函数pivot

透视函数其实就是我们excel中常用的数据透视表相似，先来看个例子。

以下是准备的数据源，数据是电商系统中用户的行为数据(浏览，收藏，加购，成交，评分等)，score为统计次数。

对应的字段分别为 租户id，用户id，商品编码Id，行为事件代码，当日统计次数，统计日期。

现在我们要转换成目标的数据是 租户中每个用户的所有行为记录在一行能够展示，直观点看下图。

对应的字段是 租户Id，用户id，商品id，加购，浏览，收藏，评分，成交

了解了需求以后，我们来看实际的开发如下：

先获取数据源：

val eventRDD = spark.sql("select tenantId,userId,spuId,eventCode,score,dt from dws.dws_user_event_stat")

 然后进行转换，以下可以理解为：

groupBy: 对 tenantId,userId,spuId 进行分组

pivot: 对eventCode进行透视，

sum: 对score进行求和，

na.fill(0): 最后对空值进行处理，空值默认填充0.

 val userEventScore = eventRDD.groupBy("tenantId","userId","spuId")
            .pivot("eventCode")
            .sum("score").na.fill(0)

性能优化：

为了使性能达到最优，需要指定透视列对应的不同值，即指定eventCode包含的具体的值有哪些放到一个Seq中。

 val userEventScore = eventRDD.groupBy("tenantId","userId","spuId")
            .pivot("eventCode",Seq("goodsCart","goodsView","goodsFavorite","goodsRate","orderTrade"))
            .sum("score").na.fill(0)

最后输出的结果如上面截图所示。