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...
count(...) over(partition by ... order by ...) --求分组后的总数。 sum(...) over(partition by ... order by ...) --求分组后的和。 max(...) over(partition by ... order by ...) --求分组后的最大值。 min(...) over(partition by ... order by ...) --求分组后的最小...
语法:SUM(列名2)OVER(PARTITION BY 列1 ORDER BY 列2) 注意:row可以换成range,是按照范围进行定位的 栗子:sum(列2 ) over (PARTITION BY 列1 order by 列2 range between unbounded preceding and current row) 例如: SELECT FNAME, FCITY, FAGE, FSALARY, SUM(FSALARY) OVER(PARTITION BY fage ORDER ...
| sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime) as pv1, |from table """.stripMargin).show 运行结果: 2、与方式1 等价的写法 1 2 3 4 5 6 7 8 ssc.sql( """ |select cookieid,createtime,pv, | sum(pv) over(partition by cookieid order by createtime) as pv1, | sum(p...
spark-sql 窗口函数 本贴最后更新于1554天前,其中的信息可能已经时异事殊 733 x 412960 x 540 count(...) over(partition by ... order by ...)--求分组后的总数。 sum(...) over(partition by ... order by ...)--求分组后的和。
.saveAsTable("orders_partitioned")根据商品表的大小，调整广播变量阈值，使用广播Join：spark.conf.set("spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold", 50 * 1024 * 1024) // 假设商品表小于50MB 经过优化后的查询运行时间显著降低，只需5分钟。调优后的性能提升了约6倍。总结 在这个案例中，我们通过优化查询语句、...
SELECTsale_date,SUM(sale_amount)AStotal_salesFROMsalesGROUPBYsale_dateORDERBYsale_date 窗口函数 窗口函数是一种在查询结果集的子集上进行计算的函数,而不是整个结果集。它们通常用于执行与当前行相关的计算,例如计算排名、移动平均值等。在Spark SQL中,可以使用窗口函数来执行这些高级分析操作。
,row_number() over(partition by user_id, 课程 order by 时间) px from table1 as table1_order; select * from table1_order where px = 1 as table1_part1; select * from table1 a left anti join table1_part1 b on a.order_no = b.order_no -- 第一次 ...
temp.sum_money, rank() over(partition BY temp.dist_id ORDER BY temp.sum_money DESC) ranks FROM TEMP) t1 WHERE ranks = 1; 第九题 需求: 有一个线上服务器访问日志格式如下(用sql答题) 时间 接口 IP +---+---+ | date_time |interface |ip | +---+---+---+ |2016-11-09 15...
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 ...