如何使用 Spark RDD 复制 SQL 的 row_number() 功能来处理分区数据？

分区数据的 SQL Row_Number 的 Spark RDD 等效项

在 SQL 中，row_number() 为分区数据集中的行生成序列号。 Spark RDD 中不直接提供此功能。但是，有一些解决方法可以实现类似的功能。

对 RDD 进行分区

分区对于在组内生成行号至关重要。在您的情况下，您需要在排序之前按 key_value (K) 对 RDD 进行分区。考虑更新后的代码：

val temp2 = temp1
  .map(x => (x._1, (x._2, x._3, x._4)))
  .sortBy(a => (a._1, -a._2._2, -a._2._3))
  .zipWithIndex
  .map(a => (a._1._1, a._1._2._1, a._1._2._2, a._1._2._3, a._2 + 1))

通过将 sortBy 应用于 (a._1, -a._2._2, -a._2._3)，您将根据 key_value 进行排序，然后按降序排列 col2，最后是降序的 col3，模仿 SQL row_number() 行为。

添加行Numbers

分区和排序后，您可以使用 zipWithIndex 添加行号：

val rowNums = temp2.map(a => (a._1, a._2, a._3, a._4, a._5)).cache()

注意： 响应中提供的 DataFrame 实现是针对 DataFrame 的解决方案，但不适用于 RDD。

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