需求:每个uid,有很多对应的dates(时间),每个dates 都对应一个分数(score),我们需要按uid分组,将score 按dates升序排序,将dates 和score放在一个列表。 数据集如下: 原始数据集 如果直接使用collect_list,结果如下(日期没有排序): 不满足要求 使用以下的方法能解决问题(也有其他方法比较麻烦,这里不赘述): 满足要求...
collect_list(event)asevents_list, FROMtable GROUPBYID; 但是,在我分组所依据的每个 ID 中,我需要按 order_num 进行排序。这样我的结果表将如下所示: ID events_list---A["blue","red","yellow"]B["green","red"] 我无法在 collect_list() 查询之前按 ID 和 order_num 进行全局排序,因为该表很大。
在SQL中,collect_list 是一个聚合函数,通常用于将多行数据合并成一个列表。在某些数据库系统(如Apache Hive或Spark SQL)中,这个函数特别有用。然而,需要注意的是,collect_list 本身并不保证结果按照输入数据的顺序排列。为了保证合并结果按照表中顺序进行,通常需要使用一个窗口函数或者排序函数来辅助。 以下是如何在...
sort_array# 步骤 1:创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Collect List and Sort Example")\.getOrCreate()# 步骤 2:创建示例数据集data=[Row(id=1,value=10),Row(id=1,value=20),Row(id=1,value=30),Row(id=2,value=40),Row(id=2,value=50),Row(id=2,value=60),]df=sp...
spark.sql("select type,max(c) as c1 from (select type,concat_ws('&',collect_list(trim(name)) over(partition by type order by id desc)) as c from test) as x group by type ") 因为使用开窗函数本身会使用比较多的资源, 这种方式在大数据量下性能会比较慢,所以尝试下面的操作。
sparksql collect_list 排序 sparksql groupby,分布式计算平台Spark:SQL(一)一、回顾Spark中RDD的常用函数分区操作函数:mapPartitions、foreachPartition功能:与map和foreach基本功能一致,这两个函数是对分区进行操作的应用:对RDD数据处理时,需要构建资源时重分区
首先我们知道collect_list拼接字符串是无序的,所以我们即便按照顺序将原始数据排好,也不能保证结果有序。所以我们将id和val进行拼接,这样对整个字符串进行排序就会按照id的顺序排序。这里需要注意,因为id是数字类型,直接拼接会导致按照字符顺序,即11在2前面,为了解决这个问题,我们需要左补零。然后使用字符串拼接以后,使...
1,构建struct结构体,其中key为需要排序的字段,value为需要取出的值 2,使用collect_list进行对数据进行聚合,形成列表L1 3,使用array_sort对列表L1进行排序,形成列表L2 4,对L2列表进行转化,取出金额 spark sql样例 select uid, transform( array_sort(collect_list(named_struct('buy_date',buy_date,'amount',amoun...