spark sql 函数

Spark SQL函数是用于处理和操作数据的强大工具，它们可以应用于DataFrame或SQL查询中，以实现各种数据转换和分析任务。

Spark SQL 中的窗口函数

在大数据计算中，Spark SQL 提供了强大的数据处理能力，而窗口函数（Window Function）是其核心功能之一，窗口函数允许用户在一个“窗口”或者说一个结果集的子集上执行聚合操作，而不需要对整个数据集进行分组，这种技术在数据分析中非常实用，尤其是在处理时间序列数据或者进行排名、移动平均等分析时。

窗口函数的基本概念

窗口函数与普通的聚合函数（如COUNT, SUM, AVG等）不同，它不是对整个数据集进行操作，而是根据一定的规则对数据集的一个子集进行操作，这个子集是由所谓的“窗口规范”（Window Specification）定义的，窗口规范确定了数据集中哪些行应该被包含在当前的窗口内。

如何定义窗口规范

窗口规范通常包括以下几个部分：

1、分区列（Partitioning columns）：这些列用来将数据分为不同的分区，每个分区内部的行会形成一个窗口。

2、排序列（Ordering columns）：这些列用来确定窗口内行的排序顺序。

3、窗口范围（Window frame）：定义了窗口覆盖的行的范围，可以是固定的行数（如滑动窗口），也可以是基于行的位置（如当前行之前的N行）。

常用的窗口函数

Spark SQL 支持多种窗口函数，包括但不限于：

ROW_NUMBER()：为窗口内的每行分配一个唯一的序号。

RANK()：为窗口内的行分配一个排名，相同值的行会得到相同的排名，但会留下排名的空缺。

DENSE_RANK()：与RANK()类似，但不会留下排名的空缺。

NTILE(n)：将窗口内的行分成n个大致相等的桶。

LEAD(column, offset)：访问窗口内相对于当前行的偏移位置的行的值。

LAG(column, offset)：访问窗口内相对于当前行的负偏移位置的行的值。

FIRST()和LAST()：分别返回窗口内的第一行和最后一行的值。

PERCENT_RANK()：计算窗口内行的百分比排名。

CUME_DIST()：计算窗口内行的累积分布。

使用窗口函数的语法

在 Spark SQL 中，使用窗口函数的语法通常如下：

SELECT column, function(column) OVER (PARTITION BY partition_column ORDER BY order_column ROWS BETWEEN start AND end) as alias
FROM table

function(column)是你要使用的窗口函数，PARTITION BY和ORDER BY用于定义窗口规范，ROWS BETWEEN start AND end定义了窗口范围。

示例

假设我们有一个销售数据表，包含日期（date）、产品（product）和销售额（revenue）三列，我们想要计算每个产品在过去7天内的销售额总和，可以使用如下查询：

SELECT date, product, revenue,
       SUM(revenue) OVER (PARTITION BY product ORDER BY date ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) as rolling_sum
FROM sales

在这个例子中，窗口函数SUM(revenue)计算了每个产品在过去7天（包括当天）的销售额总和。