spark实现用窗口函数进行去重计数的功能

本文介绍了一种使用SQL窗口函数结合collect_set进行数据去重并计数的方法,适用于处理需要去除重复元素的场景,如在DataFrame中应用。通过示例代码展示如何在Spark或Hive中实现这一功能。

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//collect_set去除重复元素;collect_list不去除重复元素
df.withColumn(
   "new_col_name",
   size(collect_set($"need_count_col_name").over(Window.partitionBy($"window_col_name")))
)
//同理在hive中也可以采用这种利用size和collect_set的形式实现用窗口函数进行去重计数的功能
是的,count over partition by 可以。在SQL中,使用count函数结合over和partition by子句可以实现对分组后的数据进行计数。具体实现方式是将count(distinct ) over(partition by order by)替换成size(collect_set() over(partition by order by))。这样可以求得分组后的个数。这种方法适用于既要保证原数据明细表不变,又要保证分组统计数据的场景。另外,还可以使用distinct关键字结合count函数来实现计数,例如select distinct name,count(*) over () from t_window where substring(orderdate,1,7) = '2015-04'。还可以使用group by子句来实现计数,例如select name,count(*) over () from t_window where substring(orderdate,1,7) = '2015-04' group by name。 #### 引用[.reference_title] - *1* [【hive&spark】HiveSql&SparkSql—COUNT(DISTINCT ) OVER (PARTITION BY )报错解决方案](https://blog.youkuaiyun.com/qyj19920704/article/details/126372968)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [Hive窗口函数Over partition by](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_32265569/article/details/115475759)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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