spark 开窗函数

通过spark实现类似于数据库的开窗函数

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;

/**
 * row_number()开窗函数实战
 * @author Administrator
 *
 */
public class RowNumberWindowFunction {

   @SuppressWarnings("deprecation")
   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/local/spark-study/resources/sales.txt' "
            + "INTO TABLE sales");
      
      // 开始编写我们的统计逻辑，使用row_number()开窗函数
      // 先说明一下，row_number()开窗函数的作用
      // 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=20151001，里面有3条数据，1122，1121，1124,
      // 那么对这个分组的每一行使用row_number()开窗函数以后，三行，依次会获得一个组内的行号
      // 行号从1开始递增，比如1122 1，1121 2，1124 3
      
      DataFrame top3SalesDF = hiveContext.sql(""
            + "SELECT product,category,revenue "
            + "FROM ("
               + "SELECT "
                  + "product,"
                  + "category,"
                  + "revenue,"
                  // row_number()开窗函数的语法说明
                  // 首先可以，在SELECT查询时，使用row_number()函数
                  // 其次，row_number()函数后面先跟上OVER关键字
                  // 然后括号中，是PARTITION BY，也就是说根据哪个字段进行分组
                  // 其次是可以用ORDER BY进行组内排序
                  // 然后row_number()就可以给每个组内的行，一个组内行号
                  + "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();
   }
   
}