在Spark Dataframe中的窗口上创建唯一的组id
在Spark Dataframe中，可以使用窗口函数来创建唯一的组ID。窗口函数是一种用于在数据集的特定窗口上执行聚合操作的函数。它可以根据指定的窗口条件对数据进行分组，并为每个组分配唯一的组ID。
要在Spark Dataframe中的窗口上创建唯一的组ID，可以按照以下步骤进行操作：
- 导入必要的Spark库和函数：
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._- 定义窗口规范：
val windowSpec = Window.partitionBy("column1", "column2", ...).orderBy("orderColumn")在上述代码中，"column1", "column2", ...是用于分组的列名，"orderColumn"是用于排序的列名。可以根据实际需求添加或删除分组列和排序列。
- 使用窗口函数为每个组分配唯一的组ID：
val result = dataframe.withColumn("group_id", dense_rank().over(windowSpec))在上述代码中，使用dense_rank()函数为每个组分配唯一的组ID，并将结果存储在名为"group_id"的新列中。
完整的代码示例：
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._
val windowSpec = Window.partitionBy("column1", "column2", ...).orderBy("orderColumn")
val result = dataframe.withColumn("group_id", dense_rank().over(windowSpec))这样，就可以在Spark Dataframe中的窗口上创建唯一的组ID了。
关于Spark Dataframe和窗口函数的更多详细信息，可以参考腾讯云的相关产品和文档：
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1回答
不能用滞后窗口函数串行化的星火任务
scala、apache-spark、serialization、apache-spark-sql、window-functions
我注意到在DataFrame上使用了一个窗口函数之后，如果我用一个函数调用map()，那么Spark会返回一个“任务不可序列化”的异常--这是我的代码：
val hc:org.apache.spark.sql.hive.HiveContext =
new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
import hc.implicits._
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._
def f() : Strin
浏览 6提问于2016-05-18得票数 15
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使用Scala/Spark在列中复制值
scala、apache-spark、apache-spark-sql、spark-dataframe
我有一个特定的问题，需要使用Scala/SPARK来解决。
我在Dataframe中有一列，如下所示
ColA
Tag1
Tag2
Tag3
Tag1
Tag2
Tag3
Tag1
Tag2
Tag3
现在，我想在dataframe中包含一个新列，如下所示，格式如下所示。
ColA ColB
Tag1 1
Tag2 1
Tag3 1
Tag1 2
Tag2 2
Tag3 2
Tag1 3
Tag2 3
Tag3 3
这能在Scala/Spark中完成吗？我是Scala/Spark的新手
浏览 0提问于2017-11-04得票数 0
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2回答
在spark Dataframe中应用groupBy后筛选的列的百分比
sql、scala、apache-spark、dataframe
Spark Dataframe包含一个包含2列的表:状态、类别。
Status has values----'y' and 'n'
Category has values -'a', 'b' and 'c'
如何在spark (Scala)中找到每个类别中状态'y‘的百分比？我能做到这一点。
df.groupBy("category").agg(count("*"))
df.filter(col("status")==="y").groupBy
浏览 4提问于2017-10-24得票数 1
4回答
如何在Spark/Scala中使用窗口函数来使用countDistinct？
scala、apache-spark、count
我需要使用窗口函数，该函数由2列进行解析，并在第3列和第4列上进行不同的计数。我可以算出任何问题，但使用不同的计数会抛出异常-
rg.apache.spark.sql.AnalysisException: Distinct window functions are not supported:
有什么解决办法吗？
浏览 2提问于2020-03-11得票数 4
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1回答
如何使用带聚合函数的窗口规范
scala、apache-spark、apache-spark-sql
我有星火数据框架，看起来像：
+------------+---------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|parent_key |id |value |raw_is_active |updated_at |
+------------+---------
浏览 2提问于2020-12-14得票数 1
1回答
如何在dataFrame Spark中使用Scala进行除法运算？
scala、apache-spark、apache-spark-sql
我有一个类似下面的dataFrame。
+---+---+-----+
|uId| Id| sum |
+---+---+-----+
| 3| 1| 1.0|
| 7| 1| 1.0|
| 1| 2| 3.0|
| 1| 1| 1.0|
| 6| 5| 1.0|
使用上面的DataFrame，我想生成新的DataFrame提到下面的Sum列应该是:-
例如：
For uid=3 and id=1, my sum column value should be (old sum value * 1 / count of ID(1)) I.e.
1.0*1/3=0
浏览 1提问于2017-11-13得票数 0
1回答
使用按聚合分区的窗口函数将Spark转换为Scala
sql-server、scala、apache-spark、apache-spark-sql
我有以下Spark查询：
val subquery =
"( select garment_group_name , prod_name, " +
"row_number() over (partition by garment_group_name order by count(prod_name) desc) as seqnum " +
"from articles a1 " +
"group by garment_group_name, prod_name )"
浏览 7提问于2022-04-12得票数 1
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1回答
识别spark中的值减少(异常值)
apache-spark、apache-spark-sql、spark-dataframe
我有一个包含数百万条记录的大型数据集，类似于
Movie Likes Comments Shares Views
A 100 10 20 30
A 102 11 22 35
A 104 12 25 45
A *103* 13 *24* 50
B 200 10 20 30
B 205 *9* 21 35
B *203* 12 29 42
B
浏览 0提问于2016-11-22得票数 0
2回答
Spark Scala - rdd distinct nullpointerexception异常
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我正在使用spark完成一些小步骤，我的练习是将一个JSON文件加载到RDD中，选择一个列，然后使用distinct来获得惟一的值。我过滤的列包含多个值(CSV行)，必须拆分。
val sqlContext = spark.sqlContext
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
val hiveCtx = new HiveContext(sc)
import hiveCtx.implicits._
val bizDF = hiveCtx.jsonFile("/home/xpto/Documents/PersonalProjects
浏览 5提问于2020-12-02得票数 0
1回答
scala程序搜索最近的值
scala、apache-spark、bigdata
我想基于下面的hive创建一个df：
WITH FILTERED_table1 AS (select *
, row_number() over (partition by key_timestamp order by datime DESC) rn
FROM table1)
scala function:
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val table1 = Wi
浏览 0提问于2018-08-28得票数 0
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3回答
Apache星火窗口函数，FIRST_VALUE不工作。
apache-spark、apache-spark-sql、aggregation、window-functions
我有一个窗口函数火花API的问题：
我的问题类似于这个问题：
我有一个数据集：
+---+----------+---------+
| ID| VALUEE| OTHER|
+---+----------+---------+
| 1| null|something|
| 1|[1.0, 0.0]|something|
| 1|[1.0, 0.0]|something|
| 1|[0.0, 2.0]|something|
| 1|[3.0, 5.0]|something|
| 2|[3.0, 5.0]|something|
| 1|[3.0, 5.0]|s
浏览 1提问于2018-05-15得票数 0
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1回答
使用monotonically_increasing_id()创建增量，但由另一列的一组值创建
python、python-3.x、pyspark
因此，我得到了一个输入pysaprk dataframe，如下所示：
df = spark.createDataFrame(
[("1111", "clark"),
("1111", "john"),
("2222", "bob"),
("3333", "jane"),
("3333", "lucie"),
("3333", "matt")
浏览 14提问于2022-09-26得票数 0
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3回答
如何删除每组记录计数低于阈值的记录？
scala、apache-spark、apache-spark-sql、spark-dataframe
这里是DataFrame：
id | sector | balance
---------------------------
1 | restaurant | 20000
2 | restaurant | 20000
3 | auto | 10000
4 | auto | 10000
5 | auto | 10000
如何查找每个sector类型的计数，并删除sector类型计数低于特定LIMIT的记录
以下内容如下：
dataFrame.groupBy(columnName).count()
给出值在该列中出现的次数。
如何使用Data
浏览 0提问于2016-03-15得票数 2
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1回答
根据另一列(本例中为用户)向dataframe添加列索引
scala、apache-spark、dataframe、user-defined-functions、udf
我有一个数据，如下所示，最后一列表示用户搜索该位置和停留的次数。
| Hanks| Rotterdam| airbnb7| 1|
|Sanders| Rotterdam| airbnb2| 1|
| Hanks| Rotterdam| airbnb2| 3|
| Hanks| Tokyo| airbnb8| 2|
|
浏览 1提问于2016-11-13得票数 0
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1回答
在spark的窗口函数中添加新列
scala、apache-spark、pyspark
将一小时分成15分钟，每15分钟添加一列，并分别求和。 这里我使用了窗口函数：How to group by time interval in Spark SQL，有没有人可以帮我添加hour_part列或者窗口函数以外的其他方法。 输入： id,datetime,quantity
1234,2018-01-01 12:00:21,10
1234,2018-01-01 12:01:02,20
1234,2018-01-01 12:10:23,10
1234,2018-01-01 12:20:19,25
1234,2018-01-01 12:25:20,25
1234,2018-01-01 1
浏览 19提问于2020-08-13得票数 0
1回答
如何将当前行的值除以以下一行？
scala、apache-spark、apache-spark-sql、window-functions
在Spark-SQLVersion1.6中，使用DataFrames，是否有方法为特定列计算当前行和下一行除以每一行的分数？
例如，如果我有一个只有一列的表，如下所示
Age
100
50
20
4
我想要下面的输出
Franction
2
2.5
5
最后一行被删除，因为它没有要添加的“下一行”。
现在，我正在对表进行排序，并将其与其自身连接，其中rank等于rank+1。
有更好的方法吗？这可以用Window函数来完成吗？
浏览 5提问于2017-06-06得票数 3
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1回答
Spark数字减去预览时间中的相同数字
apache-spark、dataframe、aggregate-functions
源文件是csv文件： id,sale,date
1,100,201901
1,105,201902
1,107,201904
1,108,201905
2,10,201901
2,11,201902
2,12,201904
2,13,201905 它是关于一些产品的销售，1,100,201901表示从开始到201901，已经售出了100个id为1的产品。 1,105,201902表示从开始到2019年2月，已经有105个id为1的产品被sold.So，只有5个产品1已经售罄。 我期望的是使用apache spark在其中添加一个列，该列表示当月售出了多少产品。 预期的结果是： id,sale
浏览 15提问于2019-02-14得票数 0
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2回答
基于组成员计数的PySpark -分配组id
python、apache-spark、pyspark、apache-spark-sql、window-functions
我有一个dataframe，我想为每个窗口分区和每5行分配id。也就是说，当分区有不同的值或分区中的行数超过5时，id应该增加/更改。
输入：
id | group |
1 | A |
2 | A |
3 | A |
4 | A |
5 | A |
6 | A |
7 | A |
8 | A |
9 | B |
10 | B |
11 | C |
12 | C |
预期产出：
id | group | group_id
1 | A | 1
2 | A | 1
浏览 28提问于2022-09-13得票数 1
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2回答
如何在Spark1.6的窗口聚合中使用collect_set和collect_list函数？
scala、apache-spark、apache-spark-sql、apache-spark-1.6
在Spark 1.6.0 / Scala中，有没有机会获得collect_list("colC")或collect_set("colC").over(Window.partitionBy("colA").orderBy("colB")
浏览 2提问于2017-07-17得票数 14
2回答
Apache Spark根据列的不同值计算列值
scala、apache-spark
我正在处理下表，我想根据其他两个列的不同值计算一个新列(结果)。
| id1 | id2 | outcome
| 1 | 1 | 1
| 1 | 1 | 1
| 1 | 3 | 2
| 2 | 5 | 1
| 3 | 1 | 1
| 3 | 2 | 2
| 3 | 3 | 3
结果应该以递增顺序开始，从1开始，基于id1和id2的组合值。任何关于如何在Scala中实现这一点的提示。在这种情况下，row_number似乎没有什么用处。
这里的逻辑是，对于id1的每个唯一值，我们将开始对结果进行编号，并将相
浏览 17提问于2020-05-08得票数 2
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