我已经在 Spark 中使用 Window 成功创建了一个 row_number() partitionBy ,但我想通过降序而不是默认的升序对其进行排序。这是我的工作代码: from pyspark import HiveContext from pyspark.sql.types import * from pyspark.sql import Row, functions as F from pyspark.sql.window import Window data_cooccur....
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 package com.UDF.row_numberFUNC import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession} object...
4.1 ROW_NUMBER顺序排序 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 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 spark.sql("select name, class, s...
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...
SparkSql窗口函数源码分析(第一部分) 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)...
以下是实现Spark row number分区的主要步骤: 具体操作 1. 导入必要的库 首先,我们需要导入Spark SQL库: frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sqlimportfunctionsasFfrompyspark.sql.windowimportWindow 1. 2. 3. 注释:导入SparkSession用于创建Spark的应用程序,functions模块提供了各种SQL功能,Window用于定义分区和...
ssc.sql( """ |select cookieid,createtime,pv, |row_number() over(partition by cookieid order by pv desc) as rank1, |first_value(createtime) over(partition by cookieid order by pv desc) as rank2, |first_value(pv) over(partition by cookieid order by pv desc) as rank3 |from table...
3.1 ROW_NUMBER顺序排序 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 spark.sql("select name, class, score, row_number() over(order by score) rank from scores").show() PartitionBy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 "+ ...
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=""...