在SparkSQL中使用窗口函数(dense_rank())进行选择是一种用于排序和排名的功能。窗口函数是一种在查询结果集中执行计算的特殊函数,它可以根据指定的排序规则对结果集进行分组和排序,并为每个分组分配一个排名。 窗口函数dense_rank()是一种常用的窗口函数,它可以为每个行分配一个唯一的整数排名,而不会跳过排名...
val winSpec = Window.partitionBy("depName").orderBy($"salary".desc) val dense_rank_df = empsalary.withColumn("dense_rank", dense_rank().over(winSpec)) dense_rank_df.show() 输出: 从上可以看到一些排名是重复的,但排名并没有像使用 rank 函数时那样丢失。例如,在 develop 部门,有 2 名员工,...
2.2 密集函数:dense_rank 此函数将返回分区内每个记录的排名,但不会跳过任何排名。 // 处理的业务逻辑val winSpec=Window.partitionBy("depName").orderBy($"salary".desc)val dense_rank_df=empsalary.withColumn("dense_rank",dense_rank().over(winSpec))dense_rank_df.show() 输出: 从上可以看到一些排名...
方案三:原始日志表和活跃用户id两张表join,获得所有活跃用户原始日志表,然后通过DENSE_RANK() OVER(ORDER BY 随机值)来为每个用户打上一个唯一的序号,然后通过这个序号来where 500W,看起来方案三更合理(因为步骤少) 所以可用的就是方案二和方案三,我首选方案三,看起来比较简单,步骤少,代码量也少(能用2行代码完...
3 dense_rank()和rank over()很像,但学生成绩并列后并不会空出并列所占的名次,如下1 2 2 3 4 select name,course,dense_rank() over(partition by course order by score desc) as rank from student; 4 row_number这个函数不需要考虑是否并列,那怕根据条件查询出来的数值相同也会进行连续排名 ...
1) 专用窗口函数,包括后面要讲到的rank, dense_rank, row_number等专用窗口函数。 2) 聚合函数,如sum(). avg(), count(), max(), min()等,rows between…and… 因为窗口函数是对where或者group by子句处理后的结果进行操作,所以窗口函数原则上只能写在select子句中。
但是更好的方法是使用窗口函数dense_rank()来执行以下计算: -- In SQL spark.sql(""" SELECT origin, destination, TotalDelays, rank FROM ( SELECT origin, destination, TotalDelays, dense_rank() OVER (PARTITION BY origin ORDER BY TotalDelays DESC) as rank FROM departureDelaysWindow ) t WHERE rank...
(3)dense_rank 这次,我们用代码实现上面的需求,并观察上面上个函数生成rank值的区别,代码如下: 代码语言:javascript 复制 defmain(args:Array[String]):Unit={val spark=SparkSession.builder().master("local[1]").appName("Spark SQL basic example").getOrCreate()importspark.implicits._ val df=spark.sp...
dense_rank dense_rank函数的功能与rank函数类似,dense_rank函数在生成序号时是连续的,而rank函数生成的序号有可能不连续。当出现名次相同时,则排名序号也相同。而下一个排名的序号与上一个排名序号是连续的。DENSE_RANK() 排序为 (1,2,2,3)。 SUM/AVG/MIN/MAX 数据: id time pv1 2015-04-10 11 20...
dense_rank() :有并列,后面的元素接着排名 rank() :有并列,后面的元素跳着排名 ntile(n) :用于将分组数据按照顺序切分成n片 例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ssc.sql( """ |select cookieid,createtime,pv, | row_number() over(partition by cookieid order by pv desc) rank1, | rank() over(par...