主要观点：在数据分析中，高效聚合大型数据集是基本需求，SQL 的标准 GROUP BY 从句可处理基本聚合，但在单查询中需要多级别聚合时就力不从心，此时 Spark SQL 的 GROUPING SETS、ROLLUP 和 CUBE 可高效计算多个分组。
关键信息：

• 以零售库存数据为例，需回答不同维度的聚合问题，如各商店各产品类型的发货量、各商店的总发货量、所有商店和类型的总发货量等。
• 展示了在 Scala 和 PySpark 环境下设置数据，包括加载 CSV 数据并创建临时视图。
• 详细介绍了 GROUPING SETS 的用法，如计算各商店各产品类型的发货量及各商店的总发货量等，还通过 GROUPING_ID 函数解释结果，以及如何添加总发货量。
• 介绍了 ROLLUP 用于创建层次聚合，其输出与 GROUPING SETS 类似，提供了从具体组合到总计数的层次视图。
• 说明了 CUBE 用于多维度聚合，可计算所有可能的列组合的聚合，输出包含各产品类型的总发货量等。
• 总结了 GROUPING SETS、ROLLUP 和 CUBE 的适用场景。
  重要细节：
• 提供了具体的代码示例，包括 Scala 和 PySpark 代码，用于加载数据和进行各种聚合操作，并展示了相应的输出结果。
• 对 GROUPING SETS、ROLLUP 和 CUBE 的原理和输出进行了详细解释，帮助读者理解其在数据聚合中的作用。