row_number()函数:这个例子中是5位,6位,7位,8位,也就是不考虑并列的情况,比如前3名是并列的名次,排名是正常的1,2,3,4. 最后需要注意的是,以上三个专用窗口函数,函数后面的括号不需要任何参数,保持括号()为空即可。 案例1:面试经典排名问题 当涉及到排名问题时,可以使用窗口函数,但使用窗口函数前,要注意...
5、将中中间过程落hive表,再row_number 6、原因排查 1、问题描述 根据uuid、dlb_file_name_key、frame_num分区,根据distance排序。 row_number() over(partition by uuid,dlb_file_name_key,frame_num order by distance) rank 当使用spark默认引擎的时候,会出现分区错误的情况。
a,row_number()over(partition by a order by b desc)asrn from testdata2 上面的语句主要分两部分 window函数部分(row_number) 窗口定义部分(over) 代码语言:javascript 复制 select a,row_number()over(partition by a order by b desc)asrn from testdata2---unresolved logical plan---'Project ['a,...
①.row_number() over(partition by X1 order by X2 ) as rank 对表中的数据按照X1分组,按照X2排序,对每个分组内的数据标号,每个分组内的 标号是连续的,标号在每个分组内从1开始。 session.sql( """ | select | riqi,leibie,jine,row_number() over(partition by leibie order by jine desc ) as ...
sql import Row, functions as F from pyspark.sql.window import Window data_cooccur.select("driver", "also_item", "unit_count", F.rowNumber().over(Window.partitionBy("driver").orderBy("unit_count")).alias("rowNum")).show() 这给了我这个结果: +---+---+---+---+ |driver|also_...
首先可以在select查询时,使用row_number()函数 其次,row_number()函数后面先跟上over关键字 然后括号中是partition by也就是根据哪个字段进行分组 其次是可以用order by进行组内排序 然后row_number()就可以给每个组内的行,一个组内行号 RowNumberWindowFunc.scala ...
业务中需要实现频控功能, 类似于row_number() over(partition by logid order by log_timestamp desc) rank这种, 将相同维度数据放到同一partition然后进行分组排序. 原数据是DataFrame 2. SQL版本 使用Spark Sql实现: defsparkSqlFunc(testDf:DataFrame){testDf.createOrReplaceTempView("test_view")val sql=""...
一、rank() over(partition by ...order by) 解释:partition by用于给结果集分组,如果没有指定那么它把整个结果集作为一个分组。 二、语法:ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COLUMN ORDER BY COLUMN) 解释:partition by用于给结果集分组,如果没有指定那么它把整个结果集作为一个分组。
4.1 ROW_NUMBER顺序排序 row_number() over(order by score) as rownum 表示按score 升序的方式来排序,并得出排序结果的序号 注意: 在排序开窗函数中使用 PARTITION BY 子句需要放置在ORDER BY 子句之前。 示例1 代码语言:javascript 复制 spark.sql("select name, class, score, row_number() over(partition ...
这时候,row_number() over()可以完美解决我们的问题 row_number()over(partiiton by xxx order by xxx[asc/desc])# 相同用户名只取年龄最大的那一个selectunamefrom(selectuname,row_number()over(partition by age desc)rnfromA)swherern=1# 相同数据中,只取时间戳最小的3条数据selectuidfrom(selectuid...