sparksql first_value/last_value函数

`first_value`和`last_value`是Spark SQL中的窗口函数，用于计算分组中的第一个值和最后一个值。

`first_value`函数的语法如下：

first_value(expr) OVER (
  [PARTITION BY partition_expression, ...]
  [ORDER BY sort_expression [ASC|DESC], ...]
  [ROWS BETWEEN frame_start AND frame_end]
)

其中，`expr`是要计算第一个值的表达式，`PARTITION BY`指定分组的列，`ORDER BY`指定排序的列，`ROWS BETWEEN`指定计算的行范围。

`last_value`函数的语法与`first_value`类似，只是计算的是分组中的最后一个值。

下面是一个示例：

SELECT 
  id,
  value,
  first_value(value) OVER (PARTITION BY id ORDER BY time ASC) AS first_value,
  last_value(value) OVER (PARTITION BY id ORDER BY time ASC) AS last_value
FROM 
  mytable

以上查询语句将会计算`mytable`表中每个`id`分组中的第一个值和最后一个值。

相关问题

hive first_value/last_value函数

在Hive中，first_value和last_value函数是窗口函数之一，用于计算指定列的第一个和最后一个非空值。

以first_value为例，语法如下：

first_value(expr) OVER (
  [PARTITION BY partition_expression, ...]
  [ORDER BY sort_expression [ASC|DESC], ...]
)

其中，expr是要计算第一个非空值的列或表达式。PARTITION BY子句指定要分区的列，ORDER BY子句指定按照哪个或哪些列排序。

例如，以下查询返回每个部门的第一个雇员姓名：

SELECT dept, first_value(name) OVER (PARTITION BY dept ORDER BY hire_date) as first_employee
FROM employees;

last_value函数的使用方法与first_value类似，只是计算的是指定列的最后一个非空值。

需要注意的是，使用窗口函数需要在Hive版本0.11及以上才支持。

使用pyspark库时，出现以下错误的原因是什么：Traceback (most recent call last): File "warn_first.py", line 435, in <module> fluence_data_history =spark_sql_test(fluence_sql) File "warn_first.py", line 347, in spark_sql_test sc = SparkContext(conf=conf) File "/data13/yarn/nm2/usercache/target_hive2ck/appcache/application_1683620905143_2728366/container_e4080_1683620905143_2728366_06_000001/pyspark.zip/pyspark/context.py", line 118, in init File "/data13/yarn/nm2/usercache/target_hive2ck/appcache/application_1683620905143_2728366/container_e4080_1683620905143_2728366_06_000001/pyspark.zip/pyspark/context.py", line 180, in _do_init File "/data13/yarn/nm2/usercache/target_hive2ck/appcache/application_1683620905143_2728366/container_e4080_1683620905143_2728366_06_000001/pyspark.zip/pyspark/context.py", line 288, in _initialize_context File "/data13/yarn/nm2/usercache/target_hive2ck/appcache/application_1683620905143_2728366/container_e4080_1683620905143_2728366_06_000001/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 1525, in call File "/data13/yarn/nm2/usercache/target_hive2ck/appcache/application_1683620905143_2728366/container_e4080_1683620905143_2728366_06_000001/pyspark.zip/pyspark/sql/utils.py", line 63, in deco File "/data13/yarn/nm2/usercache/target_hive2ck/appcache/application_1683620905143_2728366/container_e4080_1683620905143_2728366_06_000001/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/protocol.py", line 328, in get_return_value py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling None.org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext. : java.lang.IllegalStateException: Promise already completed.

这个错误通常是由于在同一个进程中多次创建 SparkContext 导致的。在 PySpark 中，每个 SparkContext 只能在同一个进程中创建一次，如果想要在同一进程中多次使用 SparkContext，需要先停止之前创建的 SparkContext，然后再重新创建一个新的 SparkContext。

因此，建议在创建 SparkContext 之前先检查当前是否已经存在 SparkContext 实例，如果存在，则先停止之前的实例，再创建新的实例。

可以将函数修改如下，添加 `SparkContext` 是否存在的检查：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark import SparkContext

def spark_sql_test(m):
    # 检查当前是否已经存在 SparkContext 实例
    if SparkContext._active_spark_context is not None:
        SparkContext._active_spark_context.stop()
    spark = SparkSession.builder.appName("test_spark_sql").getOrCreate()
    result = spark.sql(m)
    df = spark.createDataFrame(result.rdd, result.schema)
    df_pd = df.toPandas()
    spark.stop()
    return df_pd

这样修改后，每次调用 `spark_sql_test` 函数时，如果当前已经存在 SparkContext 实例，则会先停止之前的实例，再创建新的实例，避免了多次创建 SparkContext 导致的错误。