SparkSQL---开窗函数（java）

package com.spark.sparksql.save;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext;

/*
 * 开窗函数
 */

public class RowNumberWindowFunction {

    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("RowNumberWindowFunction");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        HiveContext hiveContext = new HiveContext(sc.sc());

        // 创建销售额表，sales表
        hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS sales");
        hiveContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS sales ("
                + "product STRING," + "category STRING," + "revenue BIGINT)");
        hiveContext.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH '/usr/hadoopsoft/spark-1.6.0-bin-hadoop2.4/project/sales.txt' INTO TABLE sales");

        // 先说明一下，row_number()开窗函数，它的作用是什么？
        // 其实，就是给每个分组的数据，按照其排序顺序，打上一个分组内的行号！！！！
        // 比如说，有一个分组date=20160706，里面看有3数据，11211，11212，11213
        // 那么对这个分组的每一行使用row_number()开窗函数以后，这个三行会打上一个组内的行号！！！
        // 行号是从1开始递增！！！ 比如最后结果就是 11211 1, 11212 2, 11213 3

        DataFrame top3SalesDF = hiveContext.sql("SELECT product, category, revenue "
                + "FROM ("
                + "SELECT "
                + "product, "
                + "category , "
                + "revenue, "
                + "row_number() OVER (PARTITION BY category ORDER BY revenue DESC) rank "
                + "FROM sales "
                + ") tmp_sales "
                + "WHERE rank <= 3");

        // 将每组排名前3的数据，保存到一个表中
        hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS top3_sales");
        top3SalesDF.saveAsTable("top3_sales");

        sc.close();
    }
}