spark中各窗口函数对于窗口的要求

窗口参数：

class WindowSpec private[sql](
    partitionSpec: Seq[Expression],
    orderSpec: Seq[SortOrder],
    frame: WindowFrame)

1、Aggregate Functions: 聚合函数，比如：sum(...)、 max(...)、min(...)、avg(...)等.

对于窗口要求无所限制，但窗口参数具备相应的默认值：

partitionSpec 默认是 SinglePartition（单个分区）

orderSpec 默认不排序

frame

• 当窗口缺少 orderSpec 时，默认 specifiedwindowframe(RowFrame, unboundedpreceding$(), unboundedfollowing$())
• 当窗口具备 orderSpec 时，默认 specifiedwindowframe(RangeFrame, unboundedpreceding$(), currentrow$())

2、Sort Functions: 排序函数 , 比如：rank()、row_number()、dense_rank() 等.

要求运行的窗口必须具备 orderSpec ，

并且 frame必须是 specifiedwindowframe(RowFrame, unboundedpreceding$(), currentrow$())

frame 可以不指定，让程序默认生成

partitionSpec 默认是 SinglePartition

3、Analytics Functions: 统计和分析函数，比如：lead(...)、lag(...) 等.

要求运行的窗口必须具备 orderSpec，

frame要求使用 RowFrame，

preceding 和 following 会根据 函数的offset参数 动态变化，

例如：

lead($"id", offset = 1) over spec.orderBy("id")
// specifiedwindowframe(RowFrame, 1, 1)

lead($"id", offset = 3) over spec.orderBy("id")
// specifiedwindowframe(RowFrame, 3, 3)

lag($"id", offset = 2) over spec.orderBy("id")
// specifiedwindowframe(RowFrame, -2, -2)

lag($"id", offset = 4) over spec.orderBy("id")
// specifiedwindowframe(RowFrame, -4, -4)

frame 可以不指定，让程序默认生成

partitionSpec 默认是 SinglePartition

不难看出，lead 和 lag 函数就是通过 frame 限制窗口的大小和位置来实现的