COUNT(DISTINCT B) OVER (PARTITION BY A)能用于spark sql吗

是的，COUNT(DISTINCT B) OVER (PARTITION BY A) 也适用于Spark SQL。Spark SQL支持大多数标准SQL语法，包括此查询中使用的开窗函数和分区子句。以下是一个示例Spark SQL查询，它实现了与之前相同的功能：

SELECT A, COUNT(DISTINCT B) OVER (PARTITION BY A) AS count
FROM your_table

这里的 `your_table` 是您所使用的表的名称。请确保将其替换为实际表的名称。

相关问题

spark引擎下运行hive sql，不能用count(distinct A) over(partition by ...)进行去重计数。是否可用size(collect_set() over(partition by ...))实现？或者有其他更好的方法

在Spark环境下运行Hive SQL，`COUNT(DISTINCT A)` 越过 `PARTITION BY` 子句通常用于每个分区内的行级去重计算，然而，由于Spark SQL优化策略，这种表达式可能会导致全表扫描，而不是分区级别的处理，这在大数据集上效率较低。

`collect_set(A)` 函数可以收集每个分区中列A的不同值形成集合，并返回集合的大小，但这会存储所有不重复的值，如果数据量大，内存消耗也会相应增加。所以，如果你关心的是去重计数而不是实际的值集合，它可能不是最理想的解决方案。

另一种可能的替代方法是使用 `approx_count_distinct()` 函数，这是Spark SQL中专门设计的对大数据集进行近似去重计数的函数。这个函数通常比 `COUNT(DISTINCT)` 更快且节省资源，特别是当需要快速得到一个接近准确的结果时。

Hive SQL 代码示例：

SELECT 
    partition_column,
    approx_count_distinct(A) as approximate_unique_count
FROM 
    your_table
GROUP BY 
    partition_column;

注意：`approx_count_distinct()` 可能会产生一些误差，但如果容忍度较高，它可以显著提高性能。

count over partition by 可以去重

是的，count over partition by 可以去重。在SQL中，使用count函数结合over和partition by子句可以实现对分组后的数据进行去重计数。具体实现方式是将count(distinct ) over(partition by order by)替换成size(collect_set() over(partition by order by))。这样可以求得分组后的去重个数。这种方法适用于既要保证原数据明细表不变，又要保证分组统计数据的场景。另外，还可以使用distinct关键字结合count函数来实现去重计数，例如select distinct name,count(*) over () from t_window where substring(orderdate,1,7) = '2015-04'。还可以使用group by子句来实现去重计数，例如select name,count(*) over () from t_window where substring(orderdate,1,7) = '2015-04' group by name。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【hive&spark】HiveSql&SparkSql—COUNT(DISTINCT ) OVER (PARTITION BY )报错解决方案](https://blog.csdn.net/qyj19920704/article/details/126372968)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Hive窗口函数Over partition by](https://blog.csdn.net/weixin_32265569/article/details/115475759)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]