29. spark 累加历史 + 统计全部 + 行转列

本文详细介绍Spark中使用window函数进行累加操作的方法,包括如何利用preceding、following和currentrow实现历史数据累加、统计全部数据以及行转列等功能。文章通过实例解释了这些功能在数据处理中的应用。

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29.

spark 累加历史 + 统计全部 + 行转列

此作者写的很好,附送原链接地址,在这里不做过多赘述,只说明一些关键用法

https://www.cnblogs.com/piaolingzxh/p/5538783.html

preceding:用于累加前N行(分区之内)。若是从分区第一行头开始,则为 unbounded。 N为:相对当前行向前的偏移量
following :与preceding相反,累加后N行(分区之内)。若是累加到该分区结束,则为 unbounded。N为:相对当前行向后的偏移量
current row:顾名思义,当前行,偏移量为0
说明:上边的前N,后M,以及current row均会累加该偏移量所在行

 

 

此贴来自汇总贴的子问题,只是为了方便查询。

总贴请看置顶帖:

pyspark及Spark报错问题汇总及某些函数用法。

https://blog.youkuaiyun.com/qq0719/article/details/86003435

 

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