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...
从具有Python 3.6及更高版本的Apache Spark 3.0起,Pandas UDF分为两个API类别:Pandas UDF和Pandas Function API。 Pandas UDF 用Apache Spark 3.0,Pandas UDF从Pandas UDF中的Python类型提示推断Pandas UDF类型,如 pandas.Series,pandas.DataFrame,Tuple,和Iterator。以前,你需要手动定义和指定每种Pandas UDF类型。现在...
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 ...
Ranking函数: Rank, NTile, DenseRank, CumeDist, PercentRank. Lead 和 Lag 函数. 分析函数 ROW_NUMBER() 从1开始,按照顺序,生成分组内记录的序列,比如,按照pv降序排列,生成分组内每天的pv名次,ROW_NUMBER()的应用场景非常多,再比如,获取分组内排序第一的记录;获取一个session中的第一条refer等。
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。
dense_rank() over(order by score) as dense_rank 表示按score 升序的方式来排序,并得出排序结果的排名号。 这个函数并列排名之后的排名只是并列排名加1 简单说每个人只有一种排名,然后出现两个并列第一名的情况,这时候排在两个第一名后面的人将是第二名,也就是两个第一名,一个第二名 ...
开窗函数 (rank()、dense_rank()、row_number()) 思想:简单点就就在你查询的结果上,直接多出来一个列(可以是聚合值或者是排序号,本题就是排序号)。 先把sql 写出来然后在在Spark SQL 中实现 先开窗 select name,class,score,rank()over(partitionbyclassorderbysorce) ...