如何高效地查找 Spark DataFrame 中每组的前 N ​​个项目？

使用 Spark DataFrame 进行分组和 TopN

简介：
Spark DataFrame 提供了用于操作和聚合数据的强大功能。根据特定列对数据进行分组，然后在每个组内执行操作，例如查找前 N 个值，是数据处理中的常见需求。

问题陈述：
考虑Spark DataFrame 包含用户、项目和评级等列。任务是按用户对数据进行分组，并返回每组中的前 N ​​个项目，其中 N 是预定义的数字。

解决方案：

使用窗口函数：

Scala代码：

import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions.{rank, desc}

val n: Int = ???

// Window definition
val w = Window.partitionBy($"user").orderBy(desc("rating"))

// Filter
df.withColumn("rank", rank.over(w)).where($"rank" <= n)

说明：
此代码利用窗口函数根据评分列按降序对每个用户组内的项目进行排名。排名函数为分区内的每一行分配排名，指示其在排序列表中的位置。通过对rank

使用 row_number 函数：

如果不需要处理关系（多个项目具有相同排名的情况），您可以使用 row_number 而不是排名。代码与上面类似，用 row_number.over(w) 替换 withColumn 表达式中的rank.over(w)。

通过利用这些分组和窗口技术，您可以有效地找到其中的前 N ​​项Spark DataFrame 中的每个组，使您能够有效地从数据中提取有价值的见解。

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