Spark Window 函数：是否可以直接从使用第一个/最后一个函数找到的行中获取其他值？答案

【问题标题】：Spark Window functions: is it possible to get other values directly from a row found with the first/last functions?Spark Window 函数：是否可以直接从使用第一个/最后一个函数找到的行中获取其他值？
【发布时间】：2019-01-08 08:11:29
【问题描述】：

在 Spark 中，可以在窗口中的列当前出现之后获取第一个非空值：

val window = Window
  .orderBy("id")

val df = Seq(
  (0, "Bob", Some(123)),
  (1, "Jack", None),
  (2, "Brian", None),
  (3, "John", Some(456)),
  (4, "Edgar", None)
).toDF("id", "name", "value")

df
  .withColumn("firstNonNullValueAfterRow", first("value", true)
    .over(window.rowsBetween(Window.currentRow, Window.unboundedFollowing)))
  .show()

输出：

+---+-----+-----+-------------------------+
| id| name|value|firstNonNullValueAfterRow|
+---+-----+-----+-------------------------+
|  0|  Bob|  123|                      123|
|  1| Jack| null|                      456|
|  2|Brian| null|                      456|
|  3| John|  456|                      456|
|  4|Edgar| null|                     null|
+---+-----+-----+-------------------------+

问题：是否可以从我们使用 .first(...) 获得的行中获取另一个值？ 我想获取该记录之后映射到第一个非空值的人的姓名：

+---+-----+-----+-------------------------+-------------------------+
| id| name|value|firstNonNullValueAfterRow|nameOfThatPerson         |
+---+-----+-----+-------------------------+-------------------------+
|  0|  Bob|  123|                      123|                      Bob|
|  1| Jack| null|                      456|                     John|
|  2|Brian| null|                      456|                     John|
|  3| John|  456|                      456|                     John|
|  4|Edgar| null|                     null|                     null|
+---+-----+-----+-------------------------+-------------------------+

这可以通过一些技巧来实现，但我想知道是否有办法使用 Spark 窗口函数来做到这一点。解决方法：

val idAndNameDF = df
  .select("id", "name")
  .withColumnRenamed("id", "id2")
  .withColumnRenamed("name", "nameOfThatPerson")

df
  .withColumn("idOfFirstNotNullValue", when(col("value").isNotNull, col("id")))
  .withColumn("firstNonNullIdAfterRow", first("idOfFirstNotNullValue", true)
    .over(window.rowsBetween(Window.currentRow, Window.unboundedFollowing)))
  .join(idAndNameDF, col("firstNonNullIdAfterRow") === col("id2"),"left")
  .show()

解决方法结果：

+---+-----+-----+---------------------+----------------------+----+----------------+
| id| name|value|idOfFirstNotNullValue|firstNonNullIdAfterRow| id2|nameOfThatPerson|
+---+-----+-----+---------------------+----------------------+----+----------------+
|  0|  Bob|  123|                    0|                     0|   0|             Bob|
|  1| Jack| null|                 null|                     3|   3|            John|
|  2|Brian| null|                 null|                     3|   3|            John|
|  3| John|  456|                    3|                     3|   3|            John|
|  4|Edgar| null|                 null|                  null|null|            null|
+---+-----+-----+---------------------+----------------------+----+----------------+

【问题讨论】：

标签： scala apache-spark window-functions

【解决方案1】：

是和否。不，不是，如果您的意思是它应该是同一个窗口子句或整体子句的一部分。是的，如果你做一些额外的事情。

也就是说，你的解决方法是正确的。

它们是两个不同的方面：

查找第一个“未来”非空事件
然后查找该事件的相关数据。

这是有道理的。您应该将其视为子查询情况。

【讨论】：