val winSpec = Window.partitionBy("depName").orderBy($"salary".desc) val percent_rank_df = empsalary.withColumn("percent_rank", percent_rank().over(winSpec)) percent_rank_df.show() 输出: 从上可以看出,该函数和rank类似,会有重复,会有跳过,只是该函数是以百分比的形式展现排名。每行按照如下公式...
// 处理的业务逻辑val winSpec=Window.partitionBy("depName").orderBy($"salary".desc)val percent_rank_df=empsalary.withColumn("percent_rank",percent_rank().over(winSpec))percent_rank_df.show() 输出: 从上可以看出,该函数和rank类似,会有重复,会有跳过,只是该函数是以百分比的形式展现排名。每行按照...
val s2="rank() over(partition by gender order by age) as ranks," val s3="dense_rank() over(partition by gender order by age) as denseRank," val s4="percent_rank() over(partition by gender order by age) as percentRank" val df8=spark.sql("select gender,age,"+s1+s2+s3+s4+" fro...
做大数据分析时,经常遇到求分组TopN的问题,如:求每一学科成绩前5的学生;求今日头条各个领域指数Top30%的头条号等等。SparkSQL提供了四个排名相关的统计分析函数:dense_rank()返回分区内每一行的排名,排名是连续的。rank()返回分区内每一行的排名,排名可能不连续。percent_rank()返回相对百分比排名。row_number()返回...
percent_rank() over(partition by ... order by ...)-- 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 三、数据及程序 案例数据:doc/day01/student.json,学生名字、课程、分数 {"name":"A","lesson":"Math","score":100} ...
PERCENT_RANK 分组内当前行的RANK值-1/分组内总行数-1 NTILE(n) 用于将分组数据按照顺序切分成n片,返回当前切片值,如果切片不均匀,默认增加第一个切片的分布。NTILE不支持ROWS BETWEEN,比如 NTILE(2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW)。
排序类,包括row_number、rank、dense_rank等,也包括percent_rank、cume_dist等分布排序类 相对引用类,如lag、lead、first_value、last_value、nth_value等 除了这两类专用窗口函数之外,还有广义的聚合函数也可配套窗口函数使用,例如sum、avg、max、min等。
這相當於 SQL 中的 PERCENT_RANK 函式。 適用於 產品版本 Microsoft.Sparklatest 意見反映 即將推出:我們會在 2024 年淘汰 GitHub 問題,並以全新的意見反應系統取代並作為內容意見反應的渠道。 如需更多資訊,請參閱:https://aka.ms/ContentUserFeedback。
PERCENT_RANK():计算窗口内行的百分比排名。 CUME_DIST():计算窗口内行的累积分布。 使用窗口函数的语法 在Spark SQL 中,使用窗口函数的语法通常如下: SELECT column, function(column) OVER (PARTITION BYpartition_column ORDER BY order_column ROWS BETWEEN start AND end) as alias ...
percent_rank(): 每行按照公式(rank-1) / (rows-1)进行计算。其中,rank为RANK()函数产生的序号,rows为当前窗口的记录总行数 --给窗口指定别名:WINDOW w AS (PARTITION BY stu_id ORDER BY score) rows = 5 mysql> SELECT -> RANK() OVER w AS rk, ...