spark2.3 SQL内置函数——Date window functions

1. def cume_dist(): Column

–CUME_DIST 小于等于当前值的行数/分组内总行数
–比如，统计小于等于当前薪水的人数，所占总人数的比例

d1,user1,1000
d1,user2,2000
d1,user3,3000
d2,user4,4000
d2,user5,5000

df.withColumn("rn1",cume_dist().over(Window.partitionBy(col("dept")).orderBy(col("sal")))).show()

dept    userid   sal       rn2
-------------------------------------------
d1      user1   1000      0.3333333333333333
d1      user2   2000      0.6666666666666666
d1      user3   3000      1.0
d2      user4   4000      0.5
d2      user5   5000      1.0

rn1: 按照部门分组，dpet=d1的行数为3,
     第二行：小于等于2000的行数为2，因此，2/3=0.6666666666666666

2.def percent_rank(): Column

–PERCENT_RANK 分组内当前行的RANK值-1/分组内总行数-1
应用场景不了解，可能在一些特殊算法的实现中可以用到吧。

d1,user1,1000
d1,user2,2000
d1,user3,3000
d2,user4,4000
d2,user5,5000

df.withColumn("rn1",percent_rank().over(Window.partitionBy(col("dept")).orderBy(col("sal")))).show()

dept    userid   sal      rn2
-----------------------------
d1      user1   1000    0.0
d1      user2   2000    0.5
d1      user3   3000    1.0
d2      user4   4000    0.0
d2      user5   5000    1.0

3.def ntile(n: Int): Column

NTILE(n)，用于将分组数据按照顺序切分成n片，返回当前切片值
NTILE不支持ROWS BETWEEN，比如 NTILE(2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW)
如果切片不均匀，默认增加第一个切片的分布

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df.withColumn("rn3",ntile(3).over(Window.partitionBy(col("cookieid")).orderBy(col("createtime")))).show()

比如，统计一个cookie，pv数最多的前1/3的天

--rn = 1 的记录，就是我们想要的结果

cookieid day           pv       rn
----------------------------------
cookie1 2015-04-12      7       1
cookie1 2015-04-11      5       1
cookie1 2015-04-15      4       1
cookie1 2015-04-16      4       2
cookie1 2015-04-13      3       2
cookie1 2015-04-14      2       3
cookie1 2015-04-10      1       3
cookie2 2015-04-15      9       1
cookie2 2015-04-16      7       1
cookie2 2015-04-13      6       1
cookie2 2015-04-12      5       2
cookie2 2015-04-14      3       2
cookie2 2015-04-11      3       3
cookie2 2015-04-10      2       3

4. def row_number(): Column

ROW_NUMBER() –从1开始，按照顺序，生成分组内记录的序列

row_number(): 不考虑数据的重复性按照顺序一次打上标号 : 如： 1，2，3，4

–比如，按照pv降序排列，生成分组内每天的pv名次
ROW_NUMBER() 的应用场景非常多，再比如，获取分组内排序第一的记录;获取一个session中的第一条refer等。

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cookie2 2015-04-14      3
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df.withColumn("rn3",ROW_NUMBER().over(Window.partitionBy(col("cookieid")).orderBy(col("pv").desc))).show()

cookieid day           pv       rn
-------------------------------------------
cookie1 2015-04-12      7       1
cookie1 2015-04-11      5       2
cookie1 2015-04-15      4       3
cookie1 2015-04-16      4       4
cookie1 2015-04-13      3       5
cookie1 2015-04-14      2       6
cookie1 2015-04-10      1       7
cookie2 2015-04-15      9       1
cookie2 2015-04-16      7       2
cookie2 2015-04-13      6       3
cookie2 2015-04-12      5       4
cookie2 2015-04-14      3       5
cookie2 2015-04-11      3       6
cookie2 2015-04-10      2       7

5. def rank(): Column

—RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中留下空位

rank() :考虑数据的重复性，挤占坑位，如：1，2，2，4

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cookie2 2015-04-12      5
cookie2 2015-04-13      6
cookie2 2015-04-14      3
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cookie2 2015-04-16      7

df.withColumn("rn3",RANK().over(Window.partitionBy(col("cookieid")).orderBy(col("pv").desc))).show()

cookieid day           pv       rn1
--------------------------------------
cookie1 2015-04-12      7       1
cookie1 2015-04-11      5       2
cookie1 2015-04-15      4       3
cookie1 2015-04-16      4       3
cookie1 2015-04-13      3       5
cookie1 2015-04-14      2       6
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rn1: 15号和16号并列第3, 13号排第5

6. def dense_rank() : Column

DENSE_RANK() 生成数据项在分组中的排名，排名相等会在名次中不会留下空位

dense_rank() : 考虑数据重复性不挤占坑位,如：1，2，2，3

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cookie2 2015-04-15      9
cookie2 2015-04-16      7

df.withColumn("rn1",DENSE_RANK().over(Window.partitionBy(col("cookieid")).orderBy(col("pv").desc))).show()

cookieid day           pv           rn1
--------------------------------------------
cookie1 2015-04-12      7        1
cookie1 2015-04-11      5        2
cookie1 2015-04-15      4        3
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cookie1 2015-04-13      3        4
cookie1 2015-04-14      2        5
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rn2: 15号和16号并列第3, 13号排第4

原文地址：https://www.cnblogs.com/yyy-blog/p/12642840.html

时间： 2024-08-03 23:42:40

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