我使用SQL API在Spark SQL（v 2.4.0）上工作。我有一个要求，要求根据条件使用sql查询合并记录。
有一个表，其中包含客户购买数据。要求是按顺序排列line_num的{{1}}并将每个记录与其下一个记录进行比较，并计算这两个记录的order_id之间的差异，并检查差异是否为<少于purch_dt天。现在，对所有后续记录保持相同的处理，直到遇到差异超过5天更多的记录-此时，将所有这些记录（到目前为止已读取）合并为一条记录并输出。但是，如果遇到一条记录，记录的差异更大大于5天，则不要合并该记录，而是将该记录视为“新”记录集的开头，然后使用来检查其后续记录相同的逻辑（如上所述），如果按照逻辑有效，则合并为一条记录。
请参见以下示例：
5预期结果：
order_id | line_num | purch_dt
10001 | 1 | 10-03-2020
10001 | 2 | 13-03-2020
10001 | 3 | 16-03-2020
10001 | 4 | 25-04-2020
10001 | 5 | 26-04-2020
22345 | 1 | 09-01-2020
22345 | 2 | 22-01-2020
对于订单order_id | purch_dt
10001 | 16-03-2020
10001 | 26-04-2020
22345 | 09-01-2020
22345 | 22-01-2020
，前三个记录的日期之间的时间差彼此相差不到5天。因此，它们被视为单个集合，并且全部都合并到输出中的单个记录中。现在，对于第3条记录和第4条记录，它们之间的差异超过5天-因此，将第4条记录视为新记录的开始，然后将其与第5条记录合并到另一个新记录并输出。
对于订单'10001'，两条记录之间的差异超过5天，因此将分别处理每条记录并输出。
任何人都可以帮助我使用sql查询解决此问题。
谢谢