在Spark中使用Scala基于条件获取row_number()可以通过以下步骤实现:
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._
val windowSpec = Window.partitionBy("partitionColumn").orderBy("orderColumn")
其中,"partitionColumn"是用于分区的列名,"orderColumn"是用于排序的列名。
val result = df.withColumn("row_number", row_number().over(windowSpec))
其中,df是你的DataFrame对象,"row_number"是新添加的列名。
完整的代码示例:
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._
val windowSpec = Window.partitionBy("partitionColumn").orderBy("orderColumn")
val result = df.withColumn("row_number", row_number().over(windowSpec))
这样,你就可以在Spark中使用Scala基于条件获取row_number()了。请注意,这只是一个示例,具体的分区和排序条件需要根据你的数据和需求进行调整。
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