reduce() 函数
reduce() 使用 reducer 函数 (fn) 聚合每个输入表中的行。
每个表的输出是表的组键，列对应于 reducer 记录中的每个字段。如果 reducer 记录包含与组键列同名的列，则组键列的值将被覆盖，并且传出的组键将更改。但是，如果两个 reduce 后的表写入相同的目标组键，则该函数将返回错误。
删除的列
reduce() 删除任何列，这些列：
- 不是输入表的组键的一部分。
- 未在
identity记录或 reducer 函数 (fn) 中显式映射。
函数类型签名
(<-tables: stream[B], fn: (accumulator: A, r: B) => A, identity: A) => stream[C] where A: Record, B: Record, C: Record
有关更多信息，请参阅 函数类型签名。
参数
fn
(必需) 要应用于每个行记录 (r) 的 Reducer 函数。
Reducer 函数接受两个参数：
- r: 表示当前行的记录。
- accumulator: 从 reducer 函数对上一行执行操作后返回的记录。
identity
(必需) 定义 reducer 记录并为第一行上的 reducer 操作提供初始值的记录。
在异步处理用例中可以多次使用。identity 记录中值的数据类型决定了输出值的数据类型。
tables
输入数据。默认为管道转发数据 (<-)。
示例
计算 value 列的总和
import "sampledata"
sampledata.int()
|> reduce(fn: (r, accumulator) => ({sum: r._value + accumulator.sum}), identity: {sum: 0})
在单个 reducer 中计算总和与计数
import "sampledata"
sampledata.int()
|> reduce(
fn: (r, accumulator) => ({sum: r._value + accumulator.sum, count: accumulator.count + 1}),
identity: {sum: 0, count: 0},
)
计算所有值的乘积
import "sampledata"
sampledata.int()
|> reduce(fn: (r, accumulator) => ({prod: r._value * accumulator.prod}), identity: {prod: 1})
计算所有值的平均值
import "sampledata"
sampledata.int()
|> reduce(
fn: (r, accumulator) =>
({
count: accumulator.count + 1,
total: accumulator.total + r._value,
avg: float(v: accumulator.total + r._value) / float(v: accumulator.count + 1),
}),
identity: {count: 0, total: 0, avg: 0.0},
)
此页内容是否对您有帮助？
感谢您的反馈！