Spark1.4发布,支持了窗口分析函数(window functions)。在离线平台中,90%以上的离线分析任务都是使用Hive实现,其中必然会使用很多窗口分析函数,如果SparkSQL支持窗口分析函数,那么对于后面Hive向SparkSQL中的迁移的工作量会大大降低,使用方式 ...
作者:Syn良子 出处:http: www.cnblogs.com cssdongl 转载请注明出处 SparkSQL这块儿从 . 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 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 ...
2016-12-20 18:31 0 13590 推荐指数:
Spark1.4发布,支持了窗口分析函数(window functions)。在离线平台中,90%以上的离线分析任务都是使用Hive实现,其中必然会使用很多窗口分析函数,如果SparkSQL支持窗口分析函数,那么对于后面Hive向SparkSQL中的迁移的工作量会大大降低,使用方式 ...
1、窗口函数需要使用hiveContext,故引入如下包 libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.4.1" % "provided" libraryDependencies ...
窗口函数对于一些统计应用情况有非常好的使用效果,本文主要举例使用常用的几种窗口函数。 定义 A window function performs a calculation across a set of table rows that are somehow related ...
一、窗口函数种类 ranking 排名类 analytic 分析类 aggregate 聚合类 Function Type SQL DataFrame API Description Ranking ...
流处理主要有3种应用场景:无状态操作、window操作、状态操作。 reduceByKeyAndWindow countByValueAndWindow countByValueA ...
对于Select子句查询的结果集,可以按照指定的字段进行分区,如下图所示,按照Province字段来对查询的结果集进行分区,可以认为,每一个分区就是一个窗口,因此,窗口是数据行的集合,是Select查询结果集的一个子集。 在TSQL脚本的OVER()子句中,使用Partition By 子句 ...
前言:我们在学习hive窗口函数的时候,一定要先了解窗口函数的结构。而不是直接百度sum() over()、row_number() over()、或者count() over()的用法,如果这样做,永远也掌握不到窗口函数的核心,当然我刚开始的时候也是这样做的。 还好我比较顽强,在HIVE ...
一、为什么要有窗口函数 我们直接用例子来说明,这里有一张学生考试成绩表testScore: 现在有个需求,需要查询的时候多出一列subject_avg_score,为此科目所有人的平均成绩,好跟每个人的成绩做对比。 传统方法肯定是用聚合,但是写起来很麻烦也很累赘,这时候窗口函数就排上 ...