我想将两个连续的行i
与i-1
的{{1}}进行比较(按col2
排序)。
如果col1
行的item_i
与i
不同,我希望将item_[i-1]_row
的计数增加1。
item_[i-1]
在上面的示例中,如果我们一次向下扫描两行,我们会发现+--------------+
| col1 col2 |
+--------------+
| row_1 item_1 |
| row_2 item_1 |
| row_3 item_2 |
| row_4 item_1 |
| row_5 item_2 |
| row_6 item_1 |
+--------------+
和row_2
不同,因此我们在item_1中添加了一行。接下来,我们看到row_3
与row_3
不同,然后将{1}添加到row_4
。继续,直到我们结束:
item_2
答案 0 :(得分:8)
您可以使用窗口函数和聚合的组合来执行此操作。 window函数用于获取col2
的下一个值(使用col1
进行排序)。然后聚合计算我们遇到差异的时间。这在以下代码中实现:
val data = Seq(
("row_1", "item_1"),
("row_2", "item_1"),
("row_3", "item_2"),
("row_4", "item_1"),
("row_5", "item_2"),
("row_6", "item_1")).toDF("col1", "col2")
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
val q = data.
withColumn("col2_next",
coalesce(lead($"col2", 1) over Window.orderBy($"col1"), $"col2")).
groupBy($"col2").
agg(sum($"col2" =!= $"col2_next" cast "int") as "col3")
scala> q.show
17/08/22 10:15:53 WARN WindowExec: No Partition Defined for Window operation! Moving all data to a single partition, this can cause serious performance degradation.
+------+----+
| col2|col3|
+------+----+
|item_1| 2|
|item_2| 2|
+------+----+