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...
<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...
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...
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 ...
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...
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 ...
总结:Spark SQL 随机抽样方法 随机抽样 抽取固定数量 使用窗口函数 + 随机排序进行抽样 WITH RankedData AS ( SELECT *, row_number() OVER (ORDER BY rand(2077)) as rn FROM your_table ) SELECT * FROM RankedData WHERE rn <= 1000 抽取固定比例 直接使用TABLESAMPLE函数,实现对整体的固定比例抽样 SELE...
或者你可以使用 Spark-SQL 中的 SQL 代码: from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession\ .builder\ .master('local[*]')\ .appName('Test')\ .getOrCreate() spark.sql(""" select driver ,also_item ,unit_count ,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY driver ORDER BY unit_count DESC...
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。
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 ...