sparkSQL--over窗口函数（实战案例）

一、over（窗口函数）

指的是对多行数据进行处理返回普通列和聚合列的过程

详细语法：

窗口函数sql语法：窗口函数名（）over (partition by 划分窗口字段 order by 窗口内的排序规则 rows between (start,end))

窗口函数分类：

聚合窗口函数 aggregate 聚合类

排名窗口函数 ranking 排名类

数据分析窗口函数 analytic 分析类

参考链接：https://www.cnblogs.com/abc8023/p/10910741.html

Function Type	SQL	DataFrame API	Description
Ranking	rank	rank	rank值可能是不连续的
Ranking	dense_rank	denseRank	rank值一定是连续的
Ranking	percent_rank	percentRank	相同的分组中 (rank -1) / ( count(score) - 1 )
Ranking	ntile	ntile	将同一组数据循环的往n个桶中放，返回对应的桶的index，index从1开始
Ranking	row_number	rowNumber	很单纯的行号，类似excel的行号
Analytic	cume_dist	cumeDist
Analytic	first_value	firstValue	相同的分组中最小值
Analytic	last_value	lastValue	相同的分组中最大值
Analytic	lag	lag	取前n行数据
Analytic	lead	lead	取后n行数据
Aggregate	min	min	最小值
Aggregate	max	max	最大值
Aggregate	sum	sum	求和
Aggregate	avg	avg	求平均

二、具体用法如下

count(...) over(partition by ... order by ...) --求分组后的总数。
sum(...) over(partition by ... order by ...) --求分组后的和。
max(...) over(partition by ... order by ...) --求分组后的最大值。
min(...) over(partition by ... order by ...) --求分组后的最小值。
avg(...) over(partition by ... order by ...) --求分组后的平均值。
rank() over(partition by ... order by ...) --rank值可能是不连续的。
dense_rank() over(partition by ... order by ...) --rank值是连续的。
first_value(...) over(partition by ... order by ...) --求分组内的第一个值。
last_value(...) over(partition by ... order by ...) --求分组内的最后一个值。
lag() over(partition by ... order by ...) --取出前n行数据。
lead() over(partition by ... order by ...) --取出后n行数据。
ratio_to_report() over(partition by ... order by ...) --Ratio_to_report() 括号中就是分子，over() 括号中就是分母。
percent_rank() over(partition by ... order by ...)

三、应用案例

问题

某app访问页面的日志详细记录字段如下：day, user_id, page_id, time

求某天每个用户访问页面次数前10的页面。

("2018-01-01",1,"www.baidu.com","10:01"),
("2018-01-01",2,"www.baidu.com","10:01"),
("2018-01-01",1,"www.sina.com","10:01"),
("2018-01-01",3,"www.baidu.com","10:01"),
("2018-01-01",3,"www.baidu.com","10:01"),
("2018-01-01",1,"www.sina.com","10:01")

思路

每个用户访问不同页面的次数

select user_id,page_id,count(page_id) from t_log group by user_id, page_id

+-------+-------------+-----+---+---|
|user_id| page_id|count|
+-------+-------------+-----+----+--|
| 2|www.baidu.com| 1|
| 3|www.baidu.com| 2|
| 1|www.baidu.com| 1|
| 1| www.sina.com| 2|
+-------+-------------+-----+----+--|

对每个用户点击页面次数降序排列，并且使用窗口函数中的排名函数，对点击页面进行排名

w1:

| 1| www.sina.com| 2| 1

| 1|www.baidu.com| 1| 2

w2:

| 2|www.baidu.com| 1| 1

w3:

| 3|www.baidu.com| 2| 1

+-------+-------------+-----+----+
|user_id| page_id|count|rank|
+-------+-------------+-----+----+
| 1| www.sina.com| 2| 1|
| 1|www.baidu.com| 1| 2|
| 3|www.baidu.com| 2| 1|
| 2|www.baidu.com| 1| 1|
+-------+-------------+-----+----+

获得每个用户访问次数前10的页面

where rank <= 10

代码

package method

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.expressions.Window

object SQLDemo3 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder().appName("sql operation").master("local[*]").getOrCreate()
    val rdd = spark.sparkContext.makeRDD(
      List(
        ("2018-01-01",1,"www.baidu.com","10:01"),
        ("2018-01-01",2,"www.baidu.com","10:01"),
        ("2018-01-01",1,"www.sina.com","10:01"),
        ("2018-01-01",3,"www.baidu.com","10:01"),
        ("2018-01-01",3,"www.baidu.com","10:01"),
        ("2018-01-01",1,"www.sina.com","10:01")
      )
    )
    import spark.implicits._
    val df = rdd.toDF("day","user_id","page_id","time")
  df.createTempView("t_log")
    //注意：""" 包裹内容 “”“自动进行字符串的拼接
    spark
      .sql(
        """
          |select *
          |from
          | (select user_id,page_id, num,
          |   rank() over(partition by user_id order by num desc) as rank
          |   from
          |     (select
          |       user_id,
          |       page_id,
          |       count(page_id) as num
          |       from t_log
          |       group by user_id,page_id))
          | where rank <= 10
          |
          |""".stripMargin
      )
      .show()
  spark.stop()
  }
}
//结果
+-------+-------------+---+----+
|user_id|      page_id|num|rank|
+-------+-------------+---+----+
|      1| www.sina.com|  2|   1|
|      1|www.baidu.com|  1|   2|
|      3|www.baidu.com|  2|   1|
|      2|www.baidu.com|  1|   1|
+-------+-------------+---+----+