Spark窗口函数应用（-）

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  */
object SparkSQLWindowFunctionOps {

  def main(args: Array[String]) {

    /**
      * 创建SparkConf对象，设置Spark程序运行时的配置信息
      * 例如说通过setMaster来设置程序要链接的Spark集群的Master的URL，如果设置为local，则代表
      * Spark程序运行在本地，适合机器配置一般的初学者
      */
    val conf = new SparkConf().setAppName("SparkSQLWindowFunctionOps").setMaster("spark://hadoop2001:7077")

    /**
      * 创建SparkContext对象
      * SparkContext对象时Spark程序所有功能的唯一入口，无论是scala、java、python等都必须有一个SparkContext。
      * SparkContext的核心作用：初始化Spark应用程序运行所需要的核心组件，包括DAGScheduler，TaskScheduler，SchedulerBackend
      * 同事还会负责Spark程序往Master注册程序等
      * SparkContext是整个Spark应用程序中最为至关重要的一个对象
      */
    val sc = new SparkContext(conf)

    val hiveContext = new HiveContext(sc)

    hiveContext.sql("use hive")

    hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS scores")

    hiveContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS scores(name STRING,score INT)"
    + " ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ‘ ‘ LINES TERMINATED BY ‘\\n‘")

    hiveContext.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH ‘/root/test/testdate/topNGroup.txt‘ INTO TABLE scores")

    /**
      * 使用子查询的方式完成目标数据的提取，在目标数据内部使用窗口函数row_number来进行分组排序：
      * PARTITION BY：指定窗口函数分组的Key
      * ORDER BY : 分组进行排序
      */
    val result = hiveContext.sql("SELECT name,score " +
      "FROM (" +
      "SELECT name,score," +
      "row_number() OVER (PARTITION BY name ORDER BY score DESC) rank" +
      " FROM scores " +
      ") sub_scores " +
      "WHERE rank <= 4")

    result.show() //在Driver的控制台上打印出结果内容

    hiveContext.sql("DROP TABLE IF EXISTS sortedResultScores")

    result.saveAsTable("sortedResultScores")


  }

}

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原文地址：http://www.cnblogs.com/yiwei00000/p/SparkWindowFunction.html