运行以下代码:
val sales = Seq(
(0, 0, 0, 5),
(1, 0, 1, 3),
(2, 0, 2, 1),
(3, 1, 0, 2),
(4, 2, 0, 8),
(5, 2, 2, 8))
.toDF("id", "orderID", "prodID", "orderQty")
val orderedByID = Window.orderBy('id)
val totalQty = sum('orderQty).over(orderedByID).as('running_total)
val salesTotalQty = sales.select('*, totalQty).orderBy('id)
salesTotalQty.show
结果是:
+---+-------+------+--------+-------------+
| id|orderID|prodID|orderQty|running_total|
+---+-------+------+--------+-------------+
| 0| 0| 0| 5| 5|
| 1| 0| 1| 3| 8|
| 2| 0| 2| 1| 9|
| 3| 1| 0| 2| 11|
| 4| 2| 0| 8| 19|
| 5| 2| 2| 8| 27|
+---+-------+------+--------+-------------+
上面的代码中没有定义任何窗口框架,它看起来默认的窗口框架是 rowsBetween(Window.unboundedPreceding, Window.currentRow)
不确定我对默认窗口框架的理解是否正确
从Spark Gotchas
默认帧规格取决于给定窗口定义的其他方面:
- 如果指定了ORDER BY子句,并且该函数接受了帧规范,则该帧规范是由RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND
CURRENT ROW定义的,- 否则,帧规格由未绑定的前导和未绑定的后继之间的行定义。
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问题内容: 我正在探索Hive中的窗口功能,并且能够理解所有UDF的功能。虽然,我无法理解我们与其他功能配合使用的分区和顺序。以下是与我计划构建的查询非常相似的结构。 只是试图了解两个关键字都涉及的后台过程。 感谢帮助:) 问题答案: 分析函数为数据集中每个分区的每一行分配一个等级。 子句确定行的分布方式(如果是配置单元,则在缩减程序之间)。 确定行在分区中的排序方式。 第一阶段由分配 ,数据集中
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我每年都通过联接进行