数量重新分配逻辑-使用外部数据集的MapGroups

下面是一个示例代码，展示了如何使用外部数据集的MapGroups来重新分配数量。

import org.apache.spark.sql.{Dataset, SparkSession}

case class Data(id: Int, value: Int)

object QuantityRedistribution {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("Quantity Redistribution")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()
    
    // 导入spark的隐式转换
    import spark.implicits._
    
    // 创建原始数据集
    val data = Seq(
      Data(1, 10),
      Data(2, 15),
      Data(3, 5),
      Data(4, 20)
    ).toDS()

    // 创建外部数据集，用于重新分配数量
    val redistributionData = Seq(
      (1, 0.5),
      (2, 0.3),
      (3, 0.2)
    ).toDF("id", "percentage")

    // 将原始数据集与外部数据集进行连接，并重新分配数量
    val redistributedData = data.join(redistributionData, Seq("id"), "left_outer")
      .select($"id", $"value" * $"percentage" as "redistributedValue")
      .na.fill(1.0) // 填充缺失值为1.0

    // 显示重新分配后的结果
    redistributedData.show()

    // 关闭SparkSession
    spark.stop()
  }
}

这个示例代码中，我们创建了一个原始数据集 data，包含了每个ID的数量。然后，我们创建了一个外部数据集 redistributionData，其中包含了每个ID的重新分配百分比。接下来，我们使用join操作将原始数据集和外部数据集连接起来，并通过乘法运算重新计算每个ID的数量。最后，我们使用na.fill方法将缺失值（如果有的话）填充为1.0。最后，我们展示了重新分配后的结果。

这只是一个示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的调整。