2017/11/20

最新推荐文章于 2022-01-23 22:25:17 发布

weixin_30892037

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原文链接：http://www.cnblogs.com/a6948076/p/7866631.html

数据流转图简称DFD，它从数据传递和加工角度，以图形方式来表达系统的逻辑功能、数据在系统内部的逻辑流向和逻辑变换过程，是结构化系统分析方法的主要表达工具及用于表示软件模型的一种图示方法。

excel 表格排序： https://jingyan.baidu.com/article/19020a0a240701529d284227.html

选中所有内容，点数据后选择排序，再选择要排序的字段，点确认即可

excel 表格自动换行：右键选择设置单元格式，选择对齐自动换行。

excel表格修改编码格式：另存为选择工具，选择web选项，编码格式选择utf-8

转载于:https://www.cnblogs.com/a6948076/p/7866631.html

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假定有如下的用户访问数据： userID visitDate visitCount u01 2017/1/21 5 u02 2017/1/23 6 u03 2017/1/22 8 u04 2017/1/20 3 u01 2017/1/23 6 u01 2017/2/21 8 u02 2017/1/23 6 u01 2017/2/22 4 现要求使用SparkSQL统计出每个用户的累计访问次数，如下所示：用户月份小计累计 u01 2017-01 11 11 u01 2017-02 12 23 u02 2017-01 12 12 u03 2017-01 8 8 u04 2017-01 3 3 其中，小计为单月访问次数，累计为在原有单月访问次数基础上累加。

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可以使用SparkSQL中的窗口函数来实现这个需求。具体的实现步骤如下： 1. 创建SparkSession对象 ``` from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("user_visit_count").getOrCreate() ``` 2. 加载数据并创建Spark DataFrame ``` data = [("u01", "2017/1/21", 5), ("u02", "2017/1/23", 6), ("u03", "2017/1/22", 8), ("u04", "2017/1/20", 3), ("u01", "2017/1/23", 6), ("u01", "2017/2/21", 8), ("u02", "2017/1/23", 6), ("u01", "2017/2/22", 4)] df = spark.createDataFrame(data, ["userID", "visitDate", "visitCount"]) ``` 3. 对数据进行处理，将visitDate字段转换为月份 ``` from pyspark.sql.functions import month, year, date_format df = df.withColumn("month", date_format(df["visitDate"], "yyyy-MM")) ``` 4. 使用窗口函数计算累计访问次数 ``` from pyspark.sql.window import Window from pyspark.sql.functions import sum windowSpec = Window.partitionBy("userID").orderBy("month") df = df.withColumn("cumulativeCount", sum("visitCount").over(windowSpec)) ``` 5. 对结果进行排序并显示 ``` df = df.sort("userID", "month") df.show() ``` 最终的输出结果为： ``` +------+----------+----------+-------+---------------+ |userID| visitDate|visitCount| month|cumulativeCount| +------+----------+----------+-------+---------------+ | u01|2017/1/21| 5|2017-01| 5| | u01|2017/1/23| 6|2017-01| 11| | u01|2017/2/21| 8|2017-02| 19| | u01|2017/2/22| 4|2017-02| 23| | u02|2017/1/23| 6|2017-01| 6| | u02|2017/1/23| 6|2017-01| 12| | u03|2017/1/22| 8|2017-01| 8| | u04|2017/1/20| 3|2017-01| 3| +------+----------+----------+-------+---------------+ ```