我想比较col2
的i
和i-1
的连续两行(按col1
排序)。
如果i
-第一行的item_i
和item_[i-1]_row
不同,我想将item_[i-1]
的计数增加1。
+--------------+
| 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 |
+--------------+
在上面的例子中,如果我们一次向下扫描两行,我们看到row_2
和row_3
是不同的,因此我们给item_1加1。接下来,我们看到row_3
不同于row_4
,然后在item_2
上加1。继续,直到我们结束:
+-------------+
| col2 col3 |
+-------------+
| item_1 2 |
| item_2 2 |
+-------------+
您可以使用窗口函数和聚合的组合来完成此操作。窗口函数用于获取col2
的下一个值(使用col1
排序)。然后聚合计算我们遇到差异的次数。这在下面的代码中实现:
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|
+------+----+