定义:ROW_NUMBER()函数作用就是将SELECT查询到的数据进行排序,每一条数据加一个序号 select * ,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY ClassName ORDER BY SCORE DESC) 班内排序 ,ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY SCORE DESC) AS 总排序 from Scores ; 1. 2. 3. 4. 5. RANK() select ROW_NUMBER() OVER (...
a,row_number()over(partition by a order by b desc)asrn from testdata2---unresolved logical plan---'Project ['a,'row_number() windowspecdefinition('a,'bDESCNULLSLAST,unspecifiedframe$())ASrn#10]+-'UnresolvedRelation[testdata2],[],false 从执行计划能够了解到sparksql描述窗口函数时用到的...
4.对比各窗口函数,为不受并列进口额的影响,于是决定用row_number。 解题步骤: 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....
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_...
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=""...
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 by class order by score...
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 ...
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。
本来使用api窗口函数开发的,但是觉得写成sql更方便,但是发现sparksql中as出来的别名,不能在where中使用,要再套上一层select才可以。 val topDF = spark.sql("select * from (select day, city, cmsId ,count(cmsId) as ts, row_number() over(partition by city order by count(cmsId)) as rn "+ ...