如何在Spark数据帧中获取窗口中的最大row_number

在Spark数据帧中获取窗口中的最大row_number可以通过以下步骤实现：

首先，导入必要的Spark库和函数：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import row_number, max
from pyspark.sql.window import Window

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

加载数据并创建一个窗口：

df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")
window = Window.orderBy("column_name").rowsBetween(Window.unboundedPreceding, Window.currentRow)

其中，"column_name"是你想要按照其排序的列名。

使用row_number()函数为每一行分配一个唯一的行号：

df_with_row_number = df.withColumn("row_number", row_number().over(window))

使用max()函数获取窗口中的最大row_number：

max_row_number = df_with_row_number.select(max("row_number")).first()[0]

完整的代码示例：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import row_number, max
from pyspark.sql.window import Window

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")
window = Window.orderBy("column_name").rowsBetween(Window.unboundedPreceding, Window.currentRow)

df_with_row_number = df.withColumn("row_number", row_number().over(window))

max_row_number = df_with_row_number.select(max("row_number")).first()[0]

这样，你就可以在Spark数据帧中获取窗口中的最大row_number了。

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