sparksql 实现滚动窗口

SparkSQL 可以通过使用窗口函数来实现滚动窗口。具体实现方法如下：

1. 首先，需要创建一个窗口，可以使用窗口函数 `window()` 来创建。例如，下面的代码创建了一个大小为 10 的滚动窗口：

val window = Window.orderBy("timestamp").rowsBetween(-9, 0)

2. 接下来，可以使用窗口函数来对数据进行聚合操作。例如，下面的代码计算了每个窗口内的平均值：

val result = df.select(avg("value").over(window).as("avg_value"))

其中，`df` 是一个包含 `timestamp` 和 `value` 两列的 DataFrame。

3. 最后，可以将结果保存到文件或者打印出来：

result.write.format("csv").save("output.csv")
result.show()

以上就是使用 SparkSQL 实现滚动窗口的方法。

相关问题

sparksql的滑动窗口函数

SparkSQL中的滑动窗口函数是用于处理数据流的一种函数，它允许你在数据流中的每个数据点上执行聚合操作，并且可以指定聚合操作的范围。下面介绍几个常用的滑动窗口函数：

1. ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW

这个滑动窗口函数用于在当前行和之前的所有行之间进行聚合操作。例如，计算每个用户的累计销售量。

SELECT user_id, SUM(sales) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY date ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) as cumulative_sales
FROM sales_data;

2. RANGE BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING

这个滑动窗口函数用于在当前行和相邻的前一行和后一行之间进行聚合操作。例如，计算每个用户前后两天的销售量变化。

SELECT user_id, AVG(sales) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY date RANGE BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) as avg_sales_change
FROM sales_data;

3. ROWS BETWEEN 7 PRECEDING AND CURRENT ROW

这个滑动窗口函数用于在当前行和之前的7天之间进行聚合操作。例如，计算每个用户过去7天的平均销售量。

SELECT user_id, AVG(sales) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY date ROWS BETWEEN 7 PRECEDING AND CURRENT ROW) as avg_sales_last_7_days
FROM sales_data;

以上是三个常见的滑动窗口函数，不同的滑动窗口函数可以根据实际需求进行组合使用。

sparksql实现递归查询

Spark SQL 支持递归查询，可以使用 WITH RECURSIVE 关键字来实现。下面是一个示例：

假设我们有一个表格，其中包含员工的 ID 和经理的 ID。我们想要找到每个员工的顶级经理。我们可以使用递归查询来实现这一点。

WITH RECURSIVE managers AS (
  SELECT id, name, manager_id
  FROM employees
  WHERE manager_id IS NULL
  UNION ALL
  SELECT e.id, e.name, e.manager_id
  FROM employees e
  JOIN managers m ON e.manager_id = m.id
)
SELECT * FROM managers;

在上面的查询中，我们首先选择没有经理的员工作为起点。然后，我们使用 UNION ALL 连接员工表格和经理表格，直到我们找到每个员工的顶级经理为止。