Spark SQL 开窗函数

2020-03-23 本文已影响0人麦穗一足

谈到 SQL 的开窗函数，要说到HIVE了，因为这个是HIVE支持的特性，但是在Spark SQL中支持HIVE 的。那么让我们看一看开窗函数是什么吧。
什么是开窗函数呢 ?

开窗函数也叫分析函数，有两类：一类是聚合开窗函数，一类是排序开窗函数。
开窗函数的调用格式为：函数名(列名) over(partition by 列名 order by 列名)
如果你没有接触过开窗函数上面这个格式你也许会有些疑惑，但你只要了解一些聚合函数，那么理解开窗函数就非常容易了，我们知道聚合函数对一组值进行计算并返回单一的值，如sum(),count(),max(),min(),avg()等，这些函数常与group by 语句连用。但是一组数据只返回一组指是不能满足需求的，如我们常想知道的各个地区的第一名是谁？各个班级的前几名是谁？这个时候需要每一组返回多个值。用开窗函数解决就非常方便。

首先我们提一个需求。下面是一张班级表其中name为学生姓名，class 为班级班级，score 为成绩，那么我们提出一个需求：得出每个班级内成绩最高的学生信息。表名为 A。

image.png

我们先使用传统的方法进行查找,但是需要创建临时表才可以所以性能也不够好，那么我们下面使用Spark SQL 中的开窗函数进行优化/

select  a.name, b.class, b.max from A  a 
     (select name,class,max(score) max from A group by class ) b
where  a.socre = b.score

开窗函数（rank()、dense_rank()、row_number()）

思想：简单点就就在你查询的结果上，直接多出来一个列(可以是聚合值或者是排序号，本题就是排序号)。
先把sql 写出来然后在在Spark SQL 中实现
先开窗

select name,class,score ,rank() over(partition by class order by sorce)

结果为下图：如果多出来的一列就是我们开窗函数要做到的效果，那么接下来在找到班级的分数最高的就太容易了

image.png
只需要加上一个查询条件就可以拿出想要的了。

select * from 
(select name,class,score ,rank() over(partition by class order by sorce)) as t
where t.rank = 1

Spark 代码如下：

object OverFunction extends App {

  val sparkConf = new SparkConf().setAppName("over").setMaster("local[*]")

  val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()

  import spark.implicits._
  println("//***************  原始的班级表  ****************//")
  val scoreDF = spark.sparkContext.makeRDD(Array( Score("a", 1, 80),
    Score("b", 1, 78),
    Score("c", 1, 95),
    Score("d", 2, 74),
    Score("e", 2, 92),
    Score("f", 3, 99),
    Score("g", 3, 99),
    Score("h", 3, 45),
    Score("i", 3, 55),
    Score("j", 3, 78))).toDF("name","class","score")
  scoreDF.createOrReplaceTempView("score")
  scoreDF.show()

  println("//***************  求每个班最高成绩学生的信息  ***************/")
  println("    /*******  开窗函数的表  ********/")
  spark.sql("select name,class,score, rank() over(partition by class order by score desc) rank from score").show()

  println("    /*******  计算结果的表  *******")
  spark.sql("select * from " +
    "( select name,class,score,rank() over(partition by class order by score desc) rank from score) " +
    "as t " +
    "where t.rank=1").show()

  //spark.sql("select name,class,score,row_number() over(partition by class order by score desc) rank from score").show()

  println("/**************  求每个班最高成绩学生的信息（groupBY）  ***************/")

  spark.sql("select class, max(score) max from score group by class").show()

  spark.sql("select a.name, b.class, b.max from score a, " +
    "(select class, max(score) max from score group by class) as b " +
    "where a.score = b.max").show()

  spark.stop()
}

常用的函数

row_number()没有重复值的排序（记录相等也是不重复的），可以进行分页使用
rank() 跳跃排序，有两个第二名时后边跟着的是第四名
dense_rank() 连续排序，有两个第二名时仍然跟着第三名

Spark SQL 开窗函数

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