1.使用数据库自带的序号函数实现 Oracle提供的ROWNUM,SQL Server 2005提供的RANK,ROW_NUMBER都可以比较简单地实现这种需求,不过这种方法对我并不适用,因为我用的是SQL SERVER 2000。 2.使用临时表实现 SQL的IDENTITY函数可以提供自增的序号,但只能用在带有INTO table子句的SELECT语句中,所以如果可以使用临时表的情况下...
使用df.show()展示了 DataFrame 的内容。 步骤2: 使用dense_rank或rank替代row_number 由于我们不能直接使用row_number,所以我们选择使用dense_rank或rank函数来实现类似的功能。在这里,我们以dense_rank为例,因为它在处理相同值时不会产生间隙。 frompyspark.sqlimportfunctionsasFfrompyspark.sql.windowimportWindow# ...
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...
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 RowNumberWindowFunc extends App { val spark = SparkSession .builder() .appName("RowNumberWi...
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...
sql.functions import col, row_number from pyspark.sql.window import Window F.row_number().over( Window.partitionBy("driver").orderBy(col("unit_count").desc()) ) 或独立功能: from pyspark.sql.functions import desc from pyspark.sql.window import Window F.row_number().over( Window....
缘起:TABLESAMPLE 的非随机性 最近需要实现一段 Spark SQL 逻辑,对数据集进行抽样指定的行数,才发现直接使用TABLESAMPLE函数抽样指定行数的方法其实是非随机的。 由于数据集较大,刚开始的逻辑是,取窗口函数随机排序后 row_number 的前 n 行。但运行速
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 "+ ...
sql中最简单的方式,当数据量小的时候性能还好.当数据量大的时候性能较差.因为distinct全局只有一个reduce任务来做去重操作,极容易发生数据倾斜的情况,整体运行效率较慢. 示例: (对uid去重) selectcount(distinct a.uid)uv,name,agefromAgroupby name,age ...
排名型: rank 、 dense_rank 、 percent_rank 、 row_num 和 ntile 分析型: cume_dist 、 lag 和 lead 自定义边界:rangeBetween 和 rowsBetween 前置数据准备: 前置代码准备: import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.expressions.Window ...