spark sql collect_set、collect_list 、concat_ws都用来做字段拼接，其实和mysql中的字段拼接函数差不多，请参考Mysql中concat()、concat_ws()和 group_concat() 字段拼接的用法

1.concat_ws()函数

concat_ws()-CONCAT With Separator ，用分隔符来拼接字段

spark中concat_ws()和Mysql中一样，所以不多解释，

看源码/**

* Concatenates multiple input string columns together into a single string column,

* using the given separator.

*使用指定的分隔符将多个列拼接到单个字符串列中

*

* @group string_funcs

* @since 1.5.0

*/

@scala.annotation.varargs

def concat_ws(sep: String, exprs: Column*): Column = withExpr {

ConcatWs(Literal.create(sep, StringType) +: exprs.map(_.expr))

}

2.collect_set和collect_list

collect_set和collect_list，都是将分组后的单个列放到一个集合中

不同的是和java集合一样，Set不能存重复的值，是去重的，而list是不去重的/**

* Aggregate function: returns a list of objects with duplicates.

*聚合函数返回可重复的list对象

* @group agg_funcs

* @since 1.6.0

*/

def collect_list(e: Column): Column = withAggregateFunction { CollectList(e.expr) }

/**

* Aggregate function: returns a set of objects with duplicate elements eliminated.

*聚合函数返回去重后的set对象

* @group agg_funcs

* @since 1.6.0

*/

def collect_set(e: Column): Column = withAggregateFunction { CollectSet(e.expr) }

案例：df.groupBy("age").agg(collect_set("name")).show()

返回结果+---+-----------------+

|age|collect_set(name)|

+---+-----------------+

| 20|    [LI, Justin]|

| 19|      [Justin]|

| 29|     [Michael]|

| 30|        [Andy]|

+---+-----------------+

3.联合使用实现分组拼接字段

记得mysql 中的group_concat嘛，collect_list 、concat_ws联合使用就能实现分组拼接的效果sqlContext.sql("select concat_ws(',',collect_set(name)) as names from people group by age").show()

返回结果+---------+---+

|   names|age|

+---------+---+

|LI,Justin| 20|

|   Justin| 19|

|  Michael| 29|

Andy| 30|

+---------+---+