ssc.sql( """ |select cookieid,createtime,pv, |lead(pv,-2) over(partition by cookieid order by pv) as col1, |lag(pv,2) over(partition by cookieid order by pv) as col2 |from table """.stripMargin).show 运行结果: first_value & last_value first_value(field) :取分组内排序后,截...
dense_rank() over(partition by ... order by ...) --rank值是连续的。 first_value(...) over(partition by ... order by ...) --求分组内的第一个值。 last_value(...) over(partition by ... order by ...) --求分组内的最后一个值。 lag() over(partition by ... order by ......
first_value(...) over(partition by ... order by ...) --求分组内的第一个值。 last_value(...) over(partition by ... order by ...) --求分组内的最后一个值。 lag() over(partition by ... order by ...) --取出前n行数据。 lead() over(partition by ... order by ...) --...
在Spark SQL 中,lag 函数用于获取前一行的值。我们可以使用 lag 函数来比较相邻行的数据,或者计算增长率等指标。lag 函数具有以下语法: lag(col:Column,offset:Int,defaultValue:Any)OVER(partitionBy: Seq[String],orderBy: Seq[Column]):Column 1. 其中: col:指定要计算 lag 的列。 offset:指定要获取的前几...
在Spark SQL中使用lag函数是为了获取当前行上一行或指定行数之前的某一列的值。lag函数可以用于计算行与行之间的差异或前后关系。 具体用法如下: 代码语言:txt 复制 SELECT col1, col2, lag(col1) OVER (ORDER BY col2) AS lag_value FROM table_name; ...
show() import org.apache.spark.sql.functions._ ds.select(expr("sum(age)")).show() } 1.2.2、新建列 @Test def column(): Unit = { val ds = Seq(Person("zhangsan", 12), Person("lisi", 18), Person("zhangsan", 8)).toDS() import org.apache.spark.sql.functions._ // select ...
OffsetWindowFunction --位移(lag、lead),非聚合函数 agg_funcs (一般聚合函数) count 、sum、avg、first_value WindowFunctionType 描述窗口函数是SQL窗口函数还是Python用户定义的窗口函数。 SQL Python 2、窗口定义部分 WindowSpec 窗口函数定义的接口类(在OVER子句或Window子句中指定) ...
OffsetWindowFunction --位移(lag、lead),非聚合函数 agg_funcs (一般聚合函数) count 、sum、avg、first_value WindowFunctionType 描述窗口函数是SQL窗口函数还是Python用户定义的窗口函数。 SQL Python 2、窗口定义部分 WindowSpec 窗口函数定义的接口类(在OVER子句或Window子句中指定) WindowSpecDefinition:定义了一个...
lag() over(partition by ... order by ...)\n" + " 12、lead() over(partition by ... order by ...)\n" + "lag 和lead 可以 获取结果集中,按一定排序所排列的当前行的上下相邻" + " 若干offset 的某个行的某个列(不用结果集的自关联);\n" + "lag ,lead 分别是向前,向后;\n" + "...
一、sql语句: 1、建表: create table page_session( user_id string, page_time string, page string) row format delimited fields terminated by '\t'; 2、按时间排序-升序,按user_id分组,使用开窗函数lag()获得上一条的时间 select user_id,