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() 函数语法: 语法:ROW_NUMBER() OVER(PARTITIONBYCOL1ORDERBY COL2) 功能:表示根据COL1分组,在分组内部根据 COL2排序,而这个值就表示每组内部排序后的顺序编号(组内连续的唯一的)row_number() 返回的主要是“行”的信息,并没有排名 例如: SELECT FName, FSalary,FAge, ROW_NUMBER() OVER(...
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 ...
libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-hive_2.10" % "1.4.1" 关于hiveContext,需要说明一点,使用hiveContext不是说一定要部署hive,像row_number() over(partition by 。。。)窗口函数就不用, 另外,在spark-shell里,你看到的sqlContext其实就是HiveContext(这也就是为什么会在运行spark-shell的目...
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 "+ ...
梳理这篇梳理一下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…
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) 代码语言:javascript ...
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...
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 spark.sql("select name, class, score, row_number() over(partition by class...
上面是sql的语法,相信大家比较难看懂 举个例子:我们常用的row_number()来说 selectrow_number()over(partition by col1 order by col2)fromtable 上面的语句主要分两部分 window函数部分(window_func) 窗口定义部分 2.1 window函数部分 windows函数部分就是所要在窗口上执行的函数,spark支持三中类型的窗口函数: ...