sparksql怎樣取分組后的topn？如何獲得sparksql的分組topnsparksql窗口函數(shù)1?；鸹?.5后。十、 sparksql和dataframe中引入了窗口函數(shù)。例如，row是最經(jīng)典

sparksql怎樣取分組后的topn？

如何獲得sparksql的分組topn

sparksql窗口函數(shù)

1?；鸹?.5后。十、 sparksql和dataframe中引入了窗口函數(shù)。例如，row是最經(jīng)典的一個uNumber（），它使我們能夠?qū)崿F(xiàn)分組和取topn的邏輯。

2. 以一個例子來計(jì)算topn的值（使用Spark的窗口函數(shù)）。我不知道我有沒有印象。我們以前最早做過topn的計(jì)算，那時(shí)候很麻煩。但是現(xiàn)在使用sparksql，它非常方便。

spark的“map”和“flatMap”分別是什么意思？

在spark中，map函數(shù)對每個輸入執(zhí)行指定的操作，然后為每個輸入返回一個對象；而flatmap函數(shù)是兩個操作的集合，即展平前的映射。Map（）是為RDD中的每個元素使用函數(shù)，并用返回的值形成一個新的RDD。Flatmap（）將函數(shù)應(yīng)用于RDD中的每個元素，并使用返回的迭代器的所有內(nèi)容形成一個新的RDD。通過這種方式，我們得到一個RDD，它由每個列表中的元素組成，而不是一個列表。有些人很尷尬?？纯催@些例子。輸入結(jié)果輸入結(jié)果