步骤一:按国家分组(partition by 国家)、并按进口额降序排列(order by 进口额 desc),套入窗口函数后,sql语句为: select *, row_number() over (partition by 国家 order by 进口额 desc) as ranking from 进口贸易表; 1. 2. 3. 步骤二:上表中红色框框内的数据,就是每个国家进口额最大的两个商品,也...
SUM(Salary) OVER (PARTITION BY Groupname) 1. 只对PARTITION BY后面的列Groupname进行分组,分组后求解Salary的和。 SUM(Salary) OVER (PARTITION BY Groupname ORDER BY ID) 1. 对PARTITION BY后面的列Groupname进行分组,然后按ORDER BY 后的ID进行排序,然后在组内对Salary进行累加处理。 SUM(Salary) OVER (...
libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-hive_2.10" % "1.4.1" 关于hiveContext,需要说明一点,使用hiveContext不是说一定要部署hive,像row_number() over(partition by 。。。)窗口函数就不用, 另外,在spark-shell里,你看到的sqlContext其实就是HiveContext(这也就是为什么会在运行spark-shell的目...
val sql = "select * from table" ssc.sql(sql).show(false) 测试需求: 1、按照cookid进行分组,createtime排序,并前后求和 ssc.sql( """ |select cookieid,createtime,pv, | sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime) as pv1, |from table """.stripMargin).show 运行结果: 2、与...
这篇梳理一下sparksql实现窗口函数用到的类。 代码语言:javascript 复制 select 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 ...
这篇梳理一下sparksql实现窗口函数用到的类。 select a, row_number() over(partition by a order by b desc ) as rn 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) select a, row_number() over(partition by a order by b desc ) as rn from testdata2 ...
开窗函数的 OVER 关键字后括号中的可以使用 PARTITION BY 子句来定义行的分区来供进行聚合计算。与 GROUP BY 子句不同,PARTITION BY 子句创建的分区是独立于结果集的,创建的分区只是供进行聚合计算的,而且不同的开窗函数所创建的分区也不互相影响。 下面的 SQL 语句用于显示按照班级分组后每组的人数: ...
spark-sql> explain select id,rank,row_number() over(partition by id order by rank ) naturl_rank,sum(rank) over(partition by id) as snum from window_test_table; == Physical Plan == *(3) Project [id#13, rank#16, naturl_rank#8, snum#9L] +- Window [row_number() windowspecdef...
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。
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=""...