spark sql 的窗口函数

Spark SQL的窗口函数是一种用于对数据进行分组和排序的函数。它可以在查询结果中创建一个窗口，然后在窗口内进行聚合、排序和分析操作。窗口函数的语法结构如下所示：

<窗口函数>(参数) OVER ( [PARTITION BY <列清单>] [ORDER BY <排序用清单列>] [ASC/DESC] (ROWS | RANGE) <范围条件> )

其中，关键字OVER表示这是一个窗口函数，不是普通的聚合函数。PARTITION BY子句用于指定分组字段，ORDER BY子句用于指定排序字段。ROWS/RANGE窗口子句用于控制窗口的尺寸边界，有两种选项：ROW表示物理窗口，数据筛选基于排序后的索引；RANGE表示逻辑窗口，数据筛选基于值。[1]

在Spark SQL中，窗口函数可以通过使用Column提供的over函数来实现。下面是一个示例代码，展示了如何使用窗口函数进行累加历史和全部统计：

import org.apache.spark.sql.expressions._
val first_2_now_window = Window.partitionBy("pcode").orderBy("event_date")
df_userlogs_date.select(
  $"pcode",
  $"event_date",
  sum($"duration").over(first_2_now_window).as("sum_duration")
).show

以上代码使用了窗口函数sum来计算每个pcode和event_date的duration的累加值，并将结果命名为sum_duration。通过使用over函数和指定的窗口(first_2_now_window)，我们可以在每个窗口内进行累加计算。最后，使用show方法展示结果。[3]

总结来说，Spark SQL的窗口函数是一种强大的工具，可以在查询结果中创建窗口，并在窗口内进行聚合、排序和分析操作。它可以通过使用Column提供的over函数来实现。