在 spark 2.3 中，上面的 sql 执行正常，升级至 2.4 后才报错。主要的原因在于这两个版本对 having 条件语句计算逻辑不一样，2.4 执行过程中将 having 条件语句视为聚合运算后的一种过滤操作。源码中的解释：

In case of HAVING (a filter after an aggregate) we use both the aggregate and its child for resolution.

替换 having 条件表达，例如换成 where 条件。

select id
	, content_map
from test_db.test_tb
where content_map is not null 
                    [解决方案]spark 2.4 报错：grouping expressions sequence is empty, *** is not an aggregate function.
                    一、报错详情codeselect id	, content_mapfrom test_db.test_tbhaving content_map is not null errorgrouping expressions sequence is empty, and 'test_db.test_tb.`id`' is not an aggregate function. Wrap ...
3、然后再将这部分用户id关联回行为表，获得这部分用户的所有行为
具体代码我就不贴出来了，应该比较简单吧，就是读取行为表，过滤特定的行为，然后将这部分数据去重就得到特定行为的用户，最后把这些用户关联回行为表，就拿到了这部分特定用户的行为
				
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Maven坐标：org.apache.lucene:lucene-grouping:7.2.1；
标签：apache、lucene、grouping、中文文档、jar包、java；
使用方法：解压翻译后的API文档，用浏览器打开“index.html”文件，即可纵览文档内容。
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Spark聚合函数一、Spark聚合函数特殊场景二、spark sql group by
一、Spark聚合函数特殊场景
在对数据进行统计分析时，如果对指标进行聚合运算，而待查询的字段中还包含了维度，则原则上我们还需要按照维度字段进行分组。倘若这个聚合运算为sum函数，分组之后就相当于分类汇总了。有一种特殊场景是我们对指标执行了sum聚合，查询字段也包含了维度，但我们不希望对维度分组。例如：
se...
				
DataFrame.select(min(substring(col("A"),2,8)),max(substring(col("A"),2,8)),sum(col("B"))) 
报错提示需要aggregate by信息
是我用错了,不能使用col("A")来取A列的值再substring，
应该直接用substring("A",2,8) 取a列的第二个字符起的八位字符，取最大值、最小值做时间...
-- 列数或类型不一致，无法插入表
Cannot insert into target table because column number/types are different
-- 表无分区
				
这是一个 Java 8 中的 Collectors 工具类的方法，用于将一个对象流按照指定的属性进行分组。在这个例子中，Order::getOrderId 表示按照订单号进行分组。具体实现可以参考以下代码：
Map<String, List<Order>> orderMap = orderList.stream()
        .collect(Collectors.groupingBy(Order::getOrderId));
其中 orderList 是一个包含多个 Order 对象的 List。执行完上述代码后，orderMap 中的每个键值对表示一个订单号及其对应的订单列表。
				[解决办法]Python中使用json.loads解码字符串时出错：ValueError: Expecting property name: line 1 column 2 (char 1)
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