spark-sql中的分析函数的使用 分析函数的应用场景: (1)用于分组后组内排序 (2)指定计算范围 (3)Top N (4)累加计算 (5)层次计算 分析函数的一般语法: 分析函数的语法结构一般是: 分析函数名(参数) over (子partition by 句 order by 字句 rows/range 字句) 1、分析函数名:sum、max、min、count、avg等...
count(col1, col2) 可以统计 多个字段的非空记录 要求# count()内含多个字段时,若有一个字段的记录为Null 则该条记录不会被统计 count()内含多个字段时,非sparksql引擎需要加distinct 字段限制 count()内含多个字段时,和以下语句不同 select count(*) from ( select distinct col1, col2 from table1 ) a...
TABLE_ROWS就是从这个采样估算得来的,因此它也很不准。所以,show table status命令显示的行数也不能直接使用。 MyISAM表虽然count(*)很快,但是不支持事务; show table status命令虽然返回很快,但是不准确; InnoDB表直接count(*)会遍历全表,虽然结果准确,但会导致性能问题。 其他count() 的用法以及对比 count()对...
RowFrame:用于处理分区中的行,按照距离来取。 ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW就是取从最开始到当前这一条数据,row_number()这个函数就是这样取的 ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND 2 FOLLOWING代表取前面两条和后面两条数据参与计算,比如计算前后五天内的移动平均就可以这样算. RangeFrame:以当前值...
COUNT是用于计算某个列或表中的行数。它可以用于统计数据的数量,例如统计某个表中的用户数量或订单数量等。在Spark SQL中,可以使用以下方式进行COUNT操作: 代码语言:txt 复制 val count = spark.sql("SELECT COUNT(*) FROM table") 上述代码中,"table"是要进行统计的表名,COUNT(*)表示统计所有行的数量。
spark 窗口函数 sparksql窗口函数 一、over(窗口函数) 指的是对多行数据进行处理返回普通列和聚合列的过程 详细语法: 窗口函数sql语法:窗口函数名()over (partition by 划分窗口字段 order by 窗口内的排序规则 rows between (start,end)) 窗口函数分类:...
SELECT window_func(args)OVER ( [PARTITIONBY col_name, col_name, ...] [ORDERBY col_name, col_name, ...] [ROWS | RANGEBETWEEN (CURRENTROW | (UNBOUNDED |[num]) PRECEDING) AND (CURRENTROW | ( UNBOUNDED | [num]) FOLLOWING)])上面是sql的语法，相信大家比较难看懂举个例子:我们常用...
count(expr) - Returns the number of rows for which the supplied expression is non-null. count(DISTINCT expr[, expr...]) - Returns the number of rows for which the supplied expression(s) are unique and non-null. count_min_sketch count_min_sketch(col, eps, confidence, seed) - Returns...
rowsBetween(Window.unboundedPreceding(), Window.currentRow()); Column salarySum = functions.sum("count").over(windowSpec); Column countRank = functions.avg("salary").over(windowSpec); 完成上述所有工作后,我们就可以跟获取列一样在正常的 select 中进行使用了,比如下述方式。 df.select(functions....
在面试时,或多或少会被问到有关count distinct的优化,现在离线任务用到的基本就是hivesql和sparksql,那sparksql中有关count distinct做了哪些优化呢? 实际上sparksql中count distinct执行原理可以从两个点来说明: with one count distinct more than one count distinct ...