在spark shell中创建表并要求使用 SQL 统计出每个用户的累积访问次数,如下表所示: 用户 id 月份 小计 累积 u01 2021-01 11 11 u01 2021-02 12 23 002 2021-01 12 12 u03 2021-01 u04 2021-01
时间: 2023-07-16 13:17:25 浏览: 45
首先,需要在Spark中创建一个DataFrame或者Dataset,并将其注册为一张表。这里假设已经创建并注册了名为"access_logs"的表。
然后,可以使用Spark SQL中的窗口函数来进行累积计算。以下是实现代码:
```
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._
val windowSpec = Window.partitionBy("id").orderBy("月份")
val result = spark.sql("SELECT id, 月份, 小计, SUM(小计) OVER (PARTITION BY id ORDER BY 月份) as 累积 FROM access_logs")
.withColumn("累积", last("累积", true).over(windowSpec))
result.show()
```
其中,首先定义了一个窗口规范(windowSpec),按照"id"分区,按照"月份"排序。然后,在查询中使用了SUM函数和窗口函数来计算累积访问次数。最后,使用last函数和窗口规范来填充每个月份的累积访问次数。
输出结果应该如下表所示:
```
+---+-------+---+---+
| id| 月份|小计|累积|
+---+-------+---+---+
|u01|2021-01| 11| 11|
|u01|2021-02| 12| 23|
|002|2021-01| 12| 12|
|u03|2021-01| 0| 0|
|u04|2021-01| 0| 0|
+---+-------+---+---+
```
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