spark sql 分位函数
时间: 2023-12-01 20:35:45 浏览: 646
Spark SQL提供了四个分位函数:
1. PERCENTILE(array, p):计算数组中给定百分位数的值。第一个参数是数组,第二个参数是百分位数,取值范围为0到1。
2. PERCENTILE_APPROX(array, p, accuracy):在不精确地计算分位数的情况下,返回数组中给定百分位数的值。第一个参数是数组,第二个参数是百分位数,取值范围为0到1,第三个参数是准确度,即误差范围。
3. PERCENTILE_CONT(array, p):将数组中给定百分位数的值作为连续分布的估计返回。第一个参数是数组,第二个参数是百分位数,取值范围为0到1。
4. PERCENTILE_DISC(array, p):将数组中给定百分位数的值作为离散分布的估计返回。第一个参数是数组,第二个参数是百分位数,取值范围为0到1。
相关问题
spark sql 窗口函数函数优化
Spark SQL 窗口函数优化的一些技巧:
1. 减少数据移动:在进行窗口函数计算时,尽可能减少数据移动的次数,可以使用 cache 或者 checkpoint 等技术缓存数据,避免重复计算。
2. 减少数据复制:窗口函数计算时,数据可能会被复制多次,可以尝试使用 broadcast 或者 shuffle 操作来减少数据复制的次数。
3. 合理选择窗口类型:在选择窗口函数时,可以根据数据的分布情况和计算需求来选择合适的窗口类型,如 ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING 和 RANGE BETWEEN INTERVAL 1 DAY PRECEDING AND CURRENT ROW 等。
4. 合理设置分区数:在进行窗口函数计算时,可以根据数据量和集群资源来设置合适的分区数,避免数据倾斜和资源浪费。
5. 使用窗口聚合函数:与普通聚合函数相比,窗口聚合函数可以避免数据重复计算,提高计算效率。
spark sql 的struct 函数
Spark SQL 中的 `struct` 函数是一个用于创建结构化数据(Struct)的对象。它允许你在DataFrame或Dataset中组合不同类型的数据项,形成一个类似于键值对的数据结构。例如,你可以用 `struct(name: String, age: Int)` 来表示一个包含名字和年龄两个字段的结构。
当你需要在一个列中存储复杂的数据结构时,`struct` 很有用,比如当某个字段本身就是一个小的元组或者是多个单独字段的集合。使用 `struct` 创建的结构可以作为其他操作的输入,如连接(join)、聚合函数等。
下面是 `struct` 函数的基本语法:
```sql
CREATE STRUCT [name] (field1 type1, field2 type2, ...)
```
或者在查询中使用:
```sql
SELECT struct(field1, field2) as composite_field FROM table;
```
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