如何在Spark RDD中模拟SQL的`ROW_NUMBER()`函数？

Spark RDD 中等效的 SQL 行号

在 Spark 中，获取与 SQL 的 row_number() 等效的行号（按 .. 分区） .order by ...) 对于 RDD 可以使用 Spark 1.4 的增强功能来实现

解决方案：

1. 创建一个测试 RDD：

val sample_data = Seq(((3, 4), 5, 5, 5),
((3, 4), 5, 5, 9),
((3, 4), 7, 5, 5),
((1, 2), 1, 2, 3),
((1, 2), 1, 4, 7),
((1, 2), 2, 2, 3))

val temp1 = sc.parallelize(sample_data)

2. 按键分区和顺序：

利用 Spark 1.4 中引入的 rowNumber() 函数创建分区窗口：

import org.apache.spark.sql.expressions.Window

val partitionedRdd = temp1
  .map(x => (x._1, x._2._1, x._2._2, x._2._3))
  .groupBy(_._1)
  .mapGroups((_, entries) =>
    entries.toList
      .sortBy(x => (x._2, -x._3, x._4))
      .zipWithIndex
      .map(x => (x._1._1, x._1._2, x._1._3, x._1._4, x._2 + 1))
  )

3. 输出结果：

partitionedRdd.foreach(println)

// Example output:
// ((1,2),1,4,7,1)
// ((1,2),1,2,3,2)
// ((1,2),2,2,3,3)
// ((3,4),5,5,5,4)
// ((3,4),5,5,9,5)
// ((3,4),7,5,5,6)

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