spark 窗口函数row_number练习以及用spark core实现

常用于对数据进行分组并取每个分组中的TopN数据。


示例数据如下：


class1 90
class2 56
class1 87
class1 76
class2 88
class1 95
class1 74
class2 87
class2 67
class2 77


1、直接使用Spark core中的api来实现分组取topN功能： 
首先将数据源读入代JavaRDD中，然后解析每一行数据，将每一行的第一个元素作为key，第二元素作为value构成tuple的RDD


SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("groupTopN").setMaster("local");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);


JavaRDD lines = sc.textFile("C:\\Temp\\groupTopN.txt");
JavaPairRDD pairs = lines.mapToPair(new PairFunction() {


@Override
public Tuple2 call(String line) throws Exception {
    String[] lineSplited = line.split(" ");
    return new Tuple2(lineSplited[0],Integer.valueOf(lineSplited[1]));
}
});


得到pairs是一个二元组的RDD，直接调用groupByKey()函数，就可以按照key来进行分组了


JavaPairRDD> grouped = pairs.groupByKey();
1
分组后每个key对应的这一个value的集合，这里，需要对每个key对应的value集合首先进行排序，然后取其前N个元素即可


JavaPairRDD groupedTopN = grouped.mapToPair(new PairFunction>, String, Iterable>() {


        @Override
        public Tuple2 call(Tuple2> values) throws Exception {
            Iterator iter = values._2.iterator();
            List list = new ArrayList();


            while(iter.hasNext()){
                list.add(iter.next());
            }


            //将list中的元素排序
            list.sort(new Comparator() {


                @Override
                public int compare(Integer t1, Integer t2) {
                    int i1 = t1;
                    int i2 = t2;
                    return -(i1 - i2);//逆序排列
                }


            });




             List top3 = list.subList(0, 3);//直接去前3个元素




            return new Tuple2(values._1,top3);


        }
    });


为了便于验证，直接在本地进行测试，并打印显示


groupedTopN.foreach(new VoidFunction>() {


    @Override
    public void call(Tuple2 t) throws Exception {
        System.out.println(t._1);
        Iterator iterator = t._2.iterator();
        while(iterator.hasNext()){
            System.out.println(iterator.next());
        }


        System.out.println("====华丽的分割线=======");


    }


2、使用SparkSQL的窗口函数来时上同样的功能


思路： 
窗口函数是HiveSQL中特有的，因此，首先将数据导入到hive表中，然后映射到Spark的DataFrame，在sql语句中直接调用窗口函数即可实现该功能


首先，直接在HiveSQL中创建对应的hive表，然后导入本地数据到hive表中


SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("WindowFunctionTopN").setMaster("local");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);


HiveContext hiveContext = new HiveContext(sc.sc());


//将数据导入到hive表中
hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS class_info");
hiveContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS class_info ("
        + "class STRING,"
        + "score INT");


hiveContext.sql("LOAD DATA "
        + "LOCAL INPATH '/cqt/testdata/groupTopN.txt' "
        + "INTO TABLE class_info");


然后，直接调用窗口函数row_number()，注意窗口函数的调用语法


DataFrame tom3DF = hiveContext.sql("select class,score from" +"(select class,score,"
                + "row_number() OVER (PARTITION BY class ORDER BY score DESC) rank from class_info) tmp where rank<=3");


将得到的数据回写到hive表中保存即可


// 将每组排名前3的数据，保存到一个表中
hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS grouped_top3");  
tom3DF.saveAsTable("grouped_top3");




其他函数请参考 http://lxw1234.com/archives/tag/hive-window-functions