sparksql开窗排序函数

在Spark SQL中，可以使用窗口函数（Window Function）来实现开窗排序功能。窗口函数可以对每个分组内的数据进行排序，并且不会改变原始数据的分布，是一种非常方便的数据分析工具。

具体实现过程如下：

1. 首先需要定义一个窗口（Window），指定窗口的大小、分区方式和排序方式。例如，下面的代码定义了一个大小为4、按照id分区、按照age降序排序的窗口：

import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._

val window = Window.partitionBy("id").orderBy($"age".desc).rowsBetween(-3, 0)

2. 接下来，可以使用窗口函数来对数据进行排序。例如，下面的代码对一个名为"person"的DataFrame使用开窗排序功能：

val sortedDF = person.withColumn("rank", rank().over(window))

其中，rank()函数表示计算排名，over(window)表示使用上面定义的窗口进行计算。执行该代码后，sortedDF将包含一个名为"rank"的新列，表示每个分组中每一行的排名。

需要注意的是，窗口函数需要在Spark SQL的窗口函数库中导入相关的类和函数，如上面代码中的Window和rank()函数。

另外，Spark SQL还支持其他一些窗口函数，如dense_rank()、row_number()、percent_rank()等，具体用法可以参考官方文档。