Scala Spark 带有当前行条件的窗口函数

在本文中，我们将介绍如何在 Scala Spark 中使用带有当前行条件的窗口函数进行数据分析和处理。

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什么是窗口函数？

在数据处理和分析中，窗口函数是一种用于计算基于特定窗口范围的结果的函数。窗口函数可以在数据的子集上执行聚合操作，而不是对整个数据集进行聚合。通过使用窗口函数，我们可以计算每个数据行相对于其他行的结果。

Scala Spark 窗口函数的基本语法

在 Scala Spark 中，我们可以使用 org.apache.spark.sql.expressions.Window 类来定义窗口，并在窗口上应用相关的聚合函数。下面是 Scala Spark 窗口函数的基本语法：

import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._

val windowSpec = Window.partitionBy("column1", "column2")
  .orderBy("column3")
  .rowsBetween(Window.currentRow, Window.unboundedFollowing)

val result = df.withColumn("resultColumn", aggregateFunction.over(windowSpec))

在这个例子中，我们首先引入了 org.apache.spark.sql.expressions.Window 和 org.apache.spark.sql.functions._，然后使用 Window.partitionBy 方法指定要对哪些列进行分区，使用 Window.orderBy 方法指定按照哪些列进行排序。

接下来，我们使用 Window.rowsBetween 方法指定当前行与后续所有行的范围。在这个例子中，我们使用了 Window.currentRow 和 Window.unboundedFollowing，表示从当前行到后续所有行。

最后，我们使用 df.withColumn 方法将计算结果添加到 DataFrame 中，并通过 aggregateFunction.over(windowSpec) 来应用窗口函数。

在当前行条件下使用 Scala Spark 窗口函数

有时我们需要基于当前行的值来执行窗口函数。在 Scala Spark 中，我们可以使用 when 和 otherwise 函数来添加条件。

下面是一个示例，演示如何在当前行条件下使用 Scala Spark 窗口函数：

val windowSpec = Window.partitionBy("column1", "column2")
  .orderBy("column3")
  .rowsBetween(Window.currentRow, Window.unboundedFollowing)

val result = df.withColumn("resultColumn", when(column("column4") > 50, aggregateFunction.over(windowSpec))
  .otherwise(lit(0)))

在这个示例中，我们首先定义了窗口 windowSpec，然后使用 when 函数来添加条件。在这个例子中，我们只计算 column4 大于 50 的行，其他行的结果设为 0。

示例应用：计算每个员工的平均工资

假设我们有一个包含员工工资的 DataFrame，我们想要计算每个员工的平均工资，并将结果添加到 DataFrame 中。

以下是示例 DataFrame 的结构：

+-------+--------+-------+
| empId | salary | dept  |
+-------+--------+-------+
| 1     | 5000   | IT    |
| 2     | 6000   | IT    |
| 3     | 4000   | HR    |
| 4     | 8000   | HR    |
| 5     | 7000   | IT    |
+-------+--------+-------+

在这个示例中，我们将根据 dept 列进行分组，并按照 salary 列进行排序。然后，我们将计算每个员工的平均工资，并将结果添加到 DataFrame 中。

下面是如何使用 Scala Spark 窗口函数实现的示例代码：

import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._
import spark.implicits._

val windowSpec = Window.partitionBy("dept").orderBy("salary").rowsBetween(Window.unboundedPreceding, Window.currentRow)

val result = df.withColumn("avgSalary", avg($"salary").over(windowSpec))

result.show()

在这个示例中，我们首先引入了所需的类和方法，然后定义了窗口 windowSpec，并使用 avg 函数计算每个员工的平均工资。最后，我们使用 result.show() 将计算结果显示在控制台上。

运行以上代码，将得到以下结果：

+-------+--------+-------+---------+
| empId | salary | dept  | avgSalary|
+-------+--------+-------+---------+
| 3     | 4000   | HR    | 4000    |
| 4     | 8000   | HR    | 6000    |
| 1     | 5000   | IT    | 5000    |
| 2     | 6000   | IT    | 5500    |
| 5     | 7000   | IT    | 6000    |
+-------+--------+-------+---------+

通过使用 Scala Spark 窗口函数，我们成功计算了每个员工的平均工资。