spark sql窗口函数滞后
我在Scala中查看窗口幻灯片函数中的SparkDataFrame。
Col1 Col2 Col3 date volume new_col
201601 100.5
201602 120.6 100.5
201603 450.2 120.6
201604 200.7 450.2
201605 121.4 200.7`
val windSldBrdrxNrx_df = df.withColumn("Prev_brand_rx", lag("Prev_brand_rx",1))
共有1个答案
您做得正确，所遗漏的是over（窗口表达式）onlag
val df = sc.parallelize(Seq((201601, 100.5),
(201602, 120.6),
(201603, 450.2),
(201604, 200.7),
(201605, 121.4))).toDF("date", "volume")
val w = org.apache.spark.sql.expressions.Window.orderBy("date")
import org.apache.spark.sql.functions.lag
val leadDf = df.withColumn("new_col", lag("volume", 1, 0).over(w))
leadDf.show()
+------+------+-------+
| date|volume|new_col|
+------+------+-------+
|201601| 100.5| 0.0|
|201602| 120.6| 100.5|
|201603| 450.2| 120.6|
|201604| 200.7| 450.2|
|201605| 121.4| 200.7|
+------+------+-------+
这段代码是在Spark shell 2.0.2上运行的
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问题内容： 我在此DataBricks帖子中看到，SparkSql支持窗口函数，特别是我正在尝试使用lag（）窗口函数。 我有几行信用卡交易，并且已经对它们进行了排序，现在我要遍历各行，并为每一行显示交易金额，以及当前行金额与上一行金额的差额。 在DataBricks帖子之后，我提出了这个查询，但是它给我抛出了一个异常，我无法理解为什么。 这是在PySpark中。tx是我在注册为临时表时创建的数据
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我正在查看Spark SQL中的Spark DataFrame的窗口幻灯片函数。 我有一个包含列、和的数据表。
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我注意到，当我在DataFrame上使用窗口函数后，如果我用函数调用map（）时，Spark会返回一个“Task not serializable”异常这是我的代码： 这是堆栈跟踪： 异常：任务不可序列化在org.apache.spark.util.ClosureCleaner$.EnsureClealizable（ClosureCleaner.scala:304)在org.apache.spar
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主要内容：rolling(),expanding(),ewm()为了能更好地处理数值型数据，Pandas 提供了几种窗口函数，比如移动函数（rolling）、扩展函数（expanding）和指数加权函数（ewm）。 窗口函数应用场景非常多。举一个简单的例子：现在有 10 天的销售额，而您想每 3 天求一次销售总和，也就说第五天的销售额等于（第三天 + 第四天 + 第五天）的销售额之和，此时窗口函数就派上用场了。 窗口是一种形象化的叫法，这些函数在执行操作时，就
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本文向大家介绍Oracle开发之窗口函数，包括了Oracle开发之窗口函数的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、窗口函数简介： 到目前为止，我们所学习的分析函数在计算/统计一段时间内的数据时特别有用，但是假如计算/统计需要随着遍历记录集的每一条记录而进行呢？举些例子来说： ①列出每月的订单总额以及全年的订单总额 ②列出每月的订单总额以及截至到当前月的订单总额 ③列出上个月、当月、下一月的订