Sparklyr：如何通过调用方法附加组？

Question

我有这个Spark表：

$users = array("user1" => array("name" => "Loghman Avand", "age" => 26), "user2" => array("name" => "Sara Alavi", "age" => 34), "user3" => array("name" => "Hossein Ahmadi", "age" => 3));
$age_sum = 0;
foreach($users as $user){
    $age_sum += $user['age'];
}
echo $age_sum;

和一个名为xydata y: num 11.00 22.00 33.00 ... x0: num 1.00 2.00 3.00 ... x1: num 2.00 3.00 4.00 ... ... x788: num 2.00 3.00 4.00 ... 的句柄连接到该表。

我希望xy_df invoke函数来计算selectExpr，例如：

mean

也适用于所有其他列。

但是当我运行它时，会出现这个错误：

xy_centered <- xy_df %>%  
    spark_dataframe() %>% 
    invoke("selectExpr", list("( y0-mean(y0) ) AS y0mean"))

我知道这是因为在常见的SQL规则中，我没有为聚合函数（Error: org.apache.spark.sql.AnalysisException: expression 'y0' is neither present in the group by, nor is it an aggregate function. Add to group by or wrap in first() (or first_value) if you don't care which value you get.; ）中包含的列添加GROUP BY子句。如何将mean放入GROUP BY方法？

以前，我设法用另一种方式完成目的，即：

1. 按invoke
计算每列的mean
2. 收集R
内的summarize_all
3. 使用mean和invoke
来应用此平均值

as explained in this answer，但现在我试图通过将所有操作放在Spark本身内来加快执行时间，而不向R检索任何内容。

我的Spark版本是1.6.0