rank() over (partition by 班级 order by 成绩 desc) as ranking from 班级表; 1. 2. 3. 以上sql语句中的select子句,rank是排序的函数,要求是“每个班级内按成绩排名”。这句话分为两部分理解: a)每个班级内:按班级分组 partition by用来对表分组,在这个例子中,需要按“班级”进行分组(partition by 班级)...
<窗口函数> OVER (PARTITION BY <用于分组的列名> ORDER BY <用于排序的列名>); -- over关键字用于指定函数的窗口范围, -- partition by 用于对表分组, -- order by子句用于对分组后的结果进行排序。 1. 2. 3. 4. 窗口函数位置可放入以下两类函数: 1.专用窗口函数:row_number()、rank()、dense_rank...
rank()over(partitionbylessonorderbyscoredesc)asrank, dense_rank()over(partitionbylessonorderbyscoredesc)asdense_rank, percent_rank()over(partitionbylessonorderbyscoredesc)aspercent_rankfromscoreorderbylesson,name,score 输出结果完全一样,如下表所示 参考: spark sql中的窗口函数 over(partition by) 函数 ...
3 dense_rank()和rank over()很像,但学生成绩并列后并不会空出并列所占的名次,如下1 2 2 3 4 select name,course,dense_rank() over(partition by course order by score desc) as rank from student; 4 row_number这个函数不需要考虑是否并列,那怕根据条件查询出来的数值相同也会进行连续排名 select name...
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...
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...
, dense_rank()over(partition by pid order by cid) as c_dense_rank -- 商品id排名(按并列排名,不跳号) , max(dense_rank()over(partition by pid order by cid))over(partition by pid) as c_dense_rank_max -- 商品数量 , row_number() over(partition by pid) as rn -- 用于去重 ...
WHERE r.rank = 1 对订单表进行分区和分桶处理，降低数据倾斜问题：ordersDF.write .partitionBy("user_id").bucketBy(100, "product_id").saveAsTable("orders_partitioned")根据商品表的大小，调整广播变量阈值，使用广播Join：spark.conf.set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", 50 * 1024 * 1024) ...
1) rank 为相同组的数据计算排名,如果相同组中排序字段相同,当前行的排名值和前一行相同;如果相同组中排序字段不同,则当前行的排名值为该行在当前组中的行号;因此排名序列会出现间隙。 scala>spark.sql("SELECT deptno,sal,rank() OVER(partition by deptno ORDER BY sal) AS rank from emp").show+---+-...
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=""...