我已经研究了关于这个问题的其他一些问题,我们正在尝试使用包含LAG()函数的存储过程,但是我们现在尝试在其上安装实例的计算机是SQL2008,并且我们不能使用它qu.IsRequired,qu.QueCode,qu.IsDisplayInTable,
Case when (LAG经过编辑以反映Zohar Pe
我正在用sql制作一个表,其中包含所有已关闭的活动。我的一些专栏文章是Companyname和ActualEndDate。该表按CompanyName和ActualEndDate desc排序。我想添加一个列,其中包含每个公司的最后一次活动的日期。有没有人有关于如何完成这项工作的线索?2018-02-07 B 2018-02-01 我是SQL</
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: new org.apache.spark.sql.hive.HiveContext(sc)
import org.apache.spark.sql.expressions.W
LoactionId和ProdID,并将TotalPurc带到该位置,然后减少Availability列中的数量,每个TotalSell将递增Availability列中的数量。如果所有位置都没有可用数量,即所有位置的可用数量均为0,则它将停止。以上操作将与指定的日期一起使用,因为如果您具有AdventureWork2019,则可以检查并运行查询 简单的输出来检查我想要的数据是什么: prodID TotalPurc TotalSellthe same as the first 3
pyspark是否支持窗口函数(例如first, last, lag, lead)?
例如,如何按一列分组并按另一列排序,然后按SparkSQL或数据框选择每个组的第一行(这就像窗口函数一样)?我发现pyspark.sql.functions类包含聚合函数first和last,但它们不能用于groupBy类。