Spark 2中窗口函数的并行性

是指在Spark框架中使用窗口函数时，能够充分利用集群的并行计算能力，提高计算效率和性能。

窗口函数是一种用于在数据集的特定窗口范围内进行计算的函数。在Spark 2中，窗口函数可以通过窗口规范来定义，包括窗口的分区方式、排序方式和窗口大小等参数。

Spark 2中的窗口函数具有良好的并行性，主要体现在以下几个方面：

1. 分区并行计算：Spark框架将数据集划分为多个分区，并在每个分区上独立地执行窗口函数计算。这样可以充分利用集群中的多个计算节点，并行处理不同分区的数据，提高计算效率。
2. 数据本地性优化：Spark框架会尽可能将数据分配到与其所在分区相同的计算节点上进行计算，减少数据的网络传输开销。这种数据本地性优化可以进一步提高窗口函数的并行性和计算性能。
3. 延迟计算优化：Spark框架采用了惰性计算的策略，即只有在需要结果时才进行计算。这样可以将多个窗口函数的计算任务合并为一个任务，并通过并行计算来提高计算效率。
4. 任务划分优化：Spark框架会将窗口函数的计算任务划分为多个子任务，并在集群中的多个计算节点上并行执行。这种任务划分优化可以充分利用集群的计算资源，提高计算效率和性能。

在Spark 2中，可以使用窗口函数来进行各种数据分析和处理任务，例如计算移动平均值、计算排名、计算累计和等等。对于窗口函数的具体应用场景和使用方法，可以参考腾讯云的Spark产品文档：Spark产品文档。

总结起来，Spark 2中窗口函数的并行性是通过分区并行计算、数据本地性优化、延迟计算优化和任务划分优化等方式来实现的，可以提高计算效率和性能。