作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 SparkSQL这块儿从1.4开始支持了很多的窗口分析函数,像row_number这些,平时写程序加载数据后用SQLContext 能够很方便实现很多分析和查询,如下 val sqlContext = new SQLContext(sc) sqlContext.sql("select -.") 然而我看到Spark后续版本的DataFrame功能很强大,想试试使用这种方式来实现比如r

一.简介 开窗函数row_number()是按照某个字段分组,然后取另外一个字段排序的前几个值的函数,相当于分组topN.如果SQL语句里面使用了开窗函数,那么这个SQL语句必须使用HiveContext执行. 二.代码实践[使用HiveContext] package big.data.analyse.sparksql import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType,

一.前述 SparkSQL中的UDF相当于是1进1出,UDAF相当于是多进一出,类似于聚合函数. 开窗函数一般分组取topn时常用. 二.UDF和UDAF函数 1.UDF函数 java代码: SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local"); conf.setAppName("udf"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); SQLCon

一 自定义函数UDF 在Spark中,也支持Hive中的自定义函数.自定义函数大致可以分为三种: UDF(User-Defined-Function),即最基本的自定义函数,类似to_char,to_date等 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation),用户自定义聚合函数,类似在group by之后使用的sum,avg等 UDTF(User-Defined Table-Generating Functions),用户自定义生成函数,有点像stream里面

源文件内容示例: http://bigdata.beiwang.cn/laoli http://bigdata.beiwang.cn/laoli http://bigdata.beiwang.cn/haiyuan http://bigdata.beiwang.cn/haiyuan 实现代码: object SparkSqlDemo11 { /** * 使用开窗函数,计算TopN * @param args */ def main(args: Array[String]): Unit = { va

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.UDF:用户自定义函数.可以自定义类实现UDFX接口 示例代码:Java: package com.wjy.df; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import or

https://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/51042970 spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能.当然主要对类SQL的支持. 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选.合并,重新入库. 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数. 而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中. 不得不赞叹dat

spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能.当然主要对类SQL的支持. 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选.合并,重新入库. 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数. 而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中. 不得不赞叹dataframe的强大. 具体示例:为了得到样本均衡的训练集,需要对两个数据集中各取相同的训练样本数目来组成,因此用到了这

开始编写我们的统计逻辑,使用row_number()函数 先说明一下,row_number()开窗函数的作用 其实就是给每个分组的数据,按照其排序顺序,打上一个分组内行号 比如说,有一个分组20151001,里面有三条数据,1122,1121,1124 那么对这个分组的每一行使用row_number()开窗函数以后,三行依次会获得一个组内的行号 行号从1开始递增,比如1122,1 1121,2 1124,3 row_number()开窗函数的语法说明 首先可以在select查询时,使用row_n

在Sql server 2012里面,开窗函数丰富了许多,其中带出了2个新的函数 First_Value 和 Last Value .现在来介绍一下这2个函数的应用场景. 首先分析一下First_Value(),用法是根据Partition By对数据进行分区,如果忽略Partition By ,那么默认整块数据一个区域,然后根据Order By 进行排序,取出第一个值. ;WITH CTE AS( AS TotalAmount UNION ALL AS TotalAmount UNION AL

今天本来想写一个spark dataframe unionall的demo,由于粗心报下面错误: Exception in thread "main" org.apache.spark.sql.AnalysisException: Union can only be performed on tables with the same number of columns, but the left table has 3 columns and the right has 4; at o

copy文链接:http://blog.csdn.net/yjjm1990/article/details/7524167#,http://www.2cto.com/database/201402/281473.html 格式: 可以开窗的函数(..) over(..) over中防止分组的条件和分组的排序,不过分组使用的不再是GROUP BY而是PARTITION BY,表示开窗 -- 建表 CREATE table tb_sc( uName varchar2(), uCourse varch

转:http://www.2cto.com/database/201310/249722.html oracle的分析函数over 及开窗函数   一:分析函数over   Oracle从8.1.6开始提供分析函数,分析函数用于计算基于组的某种聚合值,它和聚合函数的不同之处是   对于每个组返回多行,而聚合函数对于每个组只返回一行.    下面通过几个例子来说明其应用.                                          ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

一个学习性任务:每个人有不同次数的成绩,统计出每个人的最高成绩. 这个问题应该还是相对简单,其实就用聚合函数就好了. select id,name,max(score) from Student group by id,name order by name 上边这种情况只适用id 和name是一一对应的,否则查询出来的数据是不正确的. 例如 : 1 张三 100 2 张三 90 查询出来的结果 两条信息都会输出. 避免这种情况,可以使用开窗函数. 个人理解就是,开窗函数和聚合函数功能是相反的.

WITH tagTab AS( SELECT YearMonth, pm=RANK() OVER(PARTITION BY YearMonth ORDER BY amount DESC) FROM SaleTab ) SELECT * FROM tagTab WHERE pm<=5 开窗函数: http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms189461(v=sql.105).aspx

在SQL Server中,利用SQL进行分页的方法也有很多,今天要总结的是SQL Server 2005中引入的OVER开窗口函数,然后利用开窗函数进行分页. 示例代码如下: -- 设置数据库上下文 USE TSQLFundamentals2008; GO -- 使用ROW_NUMBER分页,查找第1-10条数据 SELECT T.custid,T.companyname,T.address,T.city FROM ( SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY cust

从 http://jimshu.blog.51cto.com/3171847/1376637/ 转 开窗函数是在 ISO 标准中定义的.SQL Server 提供排名开窗函数和聚合开窗函数. 在开窗函数出现之前存在着很多用 SQL 语句很难解决的问题,很多都要通过复杂的相关子查询或者存储过程来完成.SQL Server 2005 引入了开窗函数,使得这些经典的难题可以被轻松的解决. 窗口是用户指定的一组行.开窗函数计算从窗口派生的结果集中各行的值.开窗函数分别应用于每个分区,并为每个分区重新启动

https://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms189461(v=sql.105).aspx http://www.cnblogs.com/85538649/archive/2011/08/13/2137370.html http://blog.csdn.net/liu_1983/article/details/7269312 在SQL SERVER 2005/2008支持两种排名开窗函数和聚集开窗函数. 以SQL SERVER中分面页为例,按时间顺序

sql over开窗函数, 1.使用over子句与rows_number()以及聚合函数进行使用,可以进行编号以及各种操作.而且利用over子句的分组效率比group by子句的效率更高. 2.在订单表(order)中统计中,生成这么每一条记录都包含如下信息:“所有订单的总和”.“每一位客户的所有订单的总和”.”每一单的金额“ 关键点:使用了sum() over() 这个开窗函数 如图:

Sqlserver基础知识 (1)创建数据库 创建数据库有两种方式,手动创建和编写sql脚本创建,在这里我采用脚本的方式创建一个名称为TSQLFundamentals2008的数据库.脚本如下:   同时往数据库表插入一些数据,用户后续对数据库的sql的练习.在这里有需要的可以下载相应的脚本进行数据库的初始化.我放到百度云上面,请戳 我:http://yun.baidu.com/share/link?shareid=3635107613&uk=2971209779,提供了<Sqlserver

https://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms189461(v=sql.105).aspx https://social.msdn.microsoft.com/Forums/zh-CN/db094ec3-7585-4a92-ac6c-c8efd5c6cbe9?forum=sqlserverzhchs https://social.msdn.microsoft.com/forums/azure/zh-cn/db094ec3-7585-4a92-ac6c