Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算系统。在 Spark 中,Window 函数用于执行基于窗口的计算,这些窗口可以在数据集的行之间滑动。last
函数是 Spark SQL 中的一个窗口函数,用于获取窗口内指定列的最后一个非空值。
Spark SQL 支持多种类型的窗口函数,包括但不限于:
row_number()
rank()
dense_rank()
sum()
avg()
min()
max()
first_value()
last_value()
lead()
lag()
last not null
值通常用于处理时间序列数据或日志数据,例如:
last not null
值没有按预期返回?原因:
last
函数可能无法返回正确的值。解决方法:
ORDER BY
子句对数据进行排序。假设我们有一个包含用户活动记录的 DataFrame,我们希望获取每个用户的最后一条非空活动记录。
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import last, col
# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("WindowFunctionExample").getOrCreate()
# 示例数据
data = [
("user1", "2023-01-01", "active"),
("user1", "2023-01-02", None),
("user1", "2023-01-03", "inactive"),
("user2", "2023-01-01", "active"),
("user2", "2023-01-02", "inactive")
]
columns = ["user_id", "date", "status"]
# 创建 DataFrame
df = spark.createDataFrame(data, columns)
# 定义窗口
windowSpec = Window.partitionBy("user_id").orderBy(col("date").desc())
# 使用 last 函数获取每个用户的最后一条非空活动记录
result = df.withColumn("last_status", last("status", ignoreNulls=True).over(windowSpec))
# 显示结果
result.show()
通过以上步骤和示例代码,您可以更好地理解和应用 Spark 中的 last not null
值计算。
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