全面分析Apache Spark窗口功能

在此博客文章中，我们将深入探讨Apache Spark窗口函数。 您可能也对我之前有关Apache Spark的帖子感兴趣。

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首先，让我们看看什么是窗口函数以及何时使用它们。 我们在Apache Spark中使用了各种功能，例如月份(从日期返回月份)，四舍五入(舍入值)和地板(为给定的输入提供底值)等，这些功能将在每条记录上执行并返回一个值 每条记录。 然后，我们将对一组数据执行各种聚合函数，并为每个组返回一个值，例如sum，avg，min，max和count。 但是，如果我们想对一组数据执行该操作，并且希望对每个记录有一个单一的值/结果怎么办? 在这种情况下，我们可以使用窗口函数。 他们可以定义记录的排名，累积分布，移动平均值，或标识当前记录之前或之后的记录。

让我们使用一些Scala API示例来了解以下窗口函数：

汇总：min, max, avg, count, 和 sum.

排名：rank，dense_rank，percent_rank，row_num和ntile

分析性：cume_dist，lag和lead

自定义边界：rangeBetween和rowsBetween

为便于参考，GitHub上提供了一个以JSON文件格式导出的Zeppelin笔记本和一个Scala文件。

创建Spark DataFrame

现在，我们创建一个示例Spark DataFrame，我们将在整个博客中使用它。 首先，让我们加载所需的库。

import org.apache.spark.sql.expressions.Window 

import org.apache.spark.sql.functions._ 

现在，我们将使用一些虚拟数据创建DataFrame，这些虚拟数据将用于讨论各种窗口函数。

case class Salary(depName: String, empNo: Long, salary: Long) 

val empsalary = Seq( 

  Salary("sales", 1, 5000), 

  Salary("personnel", 2, 3900), 

  Salary("sales", 3, 4800), 

  Salary("sales", 4, 4800), 

  Salary("personnel", 5, 3500), 

  Salary("develop", 7, 4200), 

  Salary("develop", 8, 6000), 

  Salary("develop", 9, 4500), 

  Salary("develop", 10, 5200), 

  Salary("develop", 11, 5200)).toDF() 

这是我们的DataFrame的样子：

窗口集合函数

让我们看一些聚合的窗口函数，看看它们如何工作。

首先，我们需要定义窗口的规范。 假设我们要根据部门获取汇总数据。 因此，在此示例中，我们将基于部门名称(列：depname)定义窗口。

为聚合函数创建窗口规范

val byDepName = Window.partitionBy("depName") 

在窗口上应用聚合函数

现在，在部门内(列：depname)，我们可以应用各种聚合函数。 因此，让我们尝试查找每个部门的最高和最低工资。 在这里，我们仅选择了所需的列(depName，max_salary和min_salary)，并删除了重复的记录。

val agg_sal = empsalary 

           .withColumn("max_salary", max("salary").over(byDepName)) 

           .withColumn("min_salary", min("salary").over(byDepName)) 

agg_sal.select("depname", "max_salary", "min_salary") 

        .dropDuplicates() 

        .show() 

输出：

+---------+----------+----------+ 

|  depname|max_salary|min_salary| 

+---------+----------+----------+ 

|  develop|      6000|      4200| 

|    sales|      5000|      4800| 

|personnel|      3900|      3500| 

+---------+----------+----------+ 

（编辑：大连站长网）

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