hive Spark SQL分析窗口函數
Spark1.4發布，支持了窗口分析函數(window functions)。在離線平台中，90%以上的離線分析任務都是使用Hive實現，其中必然會使用很多窗口分析函數，如果SparkSQL支持窗口分析函數，那么對於后面Hive向SparkSQL中的遷移的工作量會大大降低，使用方式 ...
原文：Spark的DataFrame的窗口函數使用
作者：Syn良子 出處：http: www.cnblogs.com cssdongl 轉載請注明出處 SparkSQL這塊兒從 . 開始支持了很多的窗口分析函數，像row number這些，平時寫程序加載數據后用SQLContext 能夠很方便實現很多分析和查詢,如下 sqlContext.sql select . 然而我看到Spark后續版本的DataFrame功能很強大，想試試使用這種方式來實 ...
2016-12-20 18:31 0 13590 推薦指數：
相關推薦
spark sql 窗口函數over partition by
1、窗口函數需要使用hiveContext，故引入如下包 libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.4.1" % "provided" libraryDependencies ...
窗口函數使用舉例
窗口函數對於一些統計應用情況有非常好的使用效果，本文主要舉例使用常用的幾種窗口函數。 定義 A window function performs a calculation across a set of table rows that are somehow related ...
Spark sql -- Spark sql中的窗口函數和對應的api
一、窗口函數種類 ranking 排名類 analytic 分析類 aggregate 聚合類 Function Type SQL DataFrame API Description Ranking ...
Spark Streaming之窗口函數和狀態轉換函數
流處理主要有3種應用場景：無狀態操作、window操作、狀態操作。 reduceByKeyAndWindow countByValueAndWindow countByValueA ...
窗口和窗口函數
對於Select子句查詢的結果集，可以按照指定的字段進行分區，如下圖所示，按照Province字段來對查詢的結果集進行分區，可以認為，每一個分區就是一個窗口，因此，窗口是數據行的集合，是Select查詢結果集的一個子集。 在TSQL腳本的OVER()子句中，使用Partition By 子句 ...
hive over窗口函數的使用
前言：我們在學習hive窗口函數的時候，一定要先了解窗口函數的結構。而不是直接百度sum() over()、row_number() over()、或者count() over()的用法，如果這樣做，永遠也掌握不到窗口函數的核心，當然我剛開始的時候也是這樣做的。 還好我比較頑強，在HIVE ...
PostgreSQL 窗口函數 ( Window Functions ) 如何使用？
一、為什么要有窗口函數 我們直接用例子來說明，這里有一張學生考試成績表testScore： 現在有個需求，需要查詢的時候多出一列subject_avg_score，為此科目所有人的平均成績，好跟每個人的成績做對比。 傳統方法肯定是用聚合，但是寫起來很麻煩也很累贅，這時候窗口函數就排上 ...