Spark Hive - 具有窗口功能的 UDFArgumentTypeException?

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【中文标题】Spark Hive - 具有窗口功能的 UDFArgumentTypeException?【英文标题】:Spark Hive - UDFArgumentTypeException with window function? 【发布时间】:2016-07-20 08:05:32 【问题描述】:

我有以下df:

+------------+----------------------+-------------------+                                 
|increment_id|base_subtotal_incl_tax|          eventdate|                                 
+------------+----------------------+-------------------+                                 
|        1086|            14470.0000|2016-06-14 09:54:12|                                 
|        1086|            14470.0000|2016-06-14 09:54:12|                                 
|        1086|            14470.0000|2015-07-14 09:54:12|                                 
|        1086|            14470.0000|2015-07-14 09:54:12|                                 
|        1086|            14470.0000|2015-07-14 09:54:12|                                 
|        1086|            14470.0000|2015-07-14 09:54:12|                                 
|        1086|             1570.0000|2015-07-14 09:54:12|                                 
|        5555|            14470.0000|2014-07-14 09:54:12|                                 
|        5555|            14470.0000|2014-07-14 09:54:12|                                 
|        5555|            14470.0000|2014-07-14 09:54:12|                                 
|        5555|            14470.0000|2014-07-14 09:54:12|                                 
+------------+----------------------+-------------------+ 

我正在尝试将窗口函数运行为:

WindowSpec window = Window.partitionBy(df.col("id")).orderBy(df.col("eventdate").desc());
df.select(df.col("*"),rank().over(window).alias("rank")) //error for this line
         .filter("rank <= 2")
         .show();

我想得到的是每个用户的最后两个条目(最后一个是最新日期,但由于它是按降序排列的,前两行):

+------------+----------------------+-------------------+                                 
|increment_id|base_subtotal_incl_tax|          eventdate|                                 
+------------+----------------------+-------------------+                                 
|        1086|            14470.0000|2016-06-14 09:54:12|                                 
|        1086|            14470.0000|2016-06-14 09:54:12|   
|        5555|            14470.0000|2014-07-14 09:54:12|                                 
|        5555|            14470.0000|2014-07-14 09:54:12|                                     
+------------+----------------------+-------------------+ 

但我明白了:

+------------+----------------------+-------------------+----+
|increment_id|base_subtotal_incl_tax|          eventdate|rank|                            
+------------+----------------------+-------------------+----+                            
|        5555|            14470.0000|2014-07-14 09:54:12|   1|                            
|        5555|            14470.0000|2014-07-14 09:54:12|   1|                            
|        5555|            14470.0000|2014-07-14 09:54:12|   1|                            
|        5555|            14470.0000|2014-07-14 09:54:12|   1|                            
|        1086|            14470.0000|2016-06-14 09:54:12|   1|                            
|        1086|            14470.0000|2016-06-14 09:54:12|   1|                            
+------------+----------------------+-------------------+----+

我错过了什么?

[OLD] - 本来我有一个错误,现在解决了:

WindowSpec window = Window.partitionBy(df.col("id"));
df.select(df.col("*"),rank().over(window).alias("rank")) //error for this line
         .filter("rank <= 2")
         .show();

但是,对于上面标有注释的行,这会返回错误Exception in thread "main" org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentTypeException: One or more arguments are expected.。我错过了什么?这个错误是什么意思?谢谢!

【问题讨论】:

【参考方案1】:

rank窗口函数需要一个带有orderBy的窗口,例如子句:

WindowSpec window = Window.partitionBy(df.col("id")).orderBy(df.col("payment"));

没有订单就毫无意义,因此会出错。

【讨论】:

谢谢!我会接受你的回答,但更新了我的问题。如果您也能帮我解决这个问题,我将不胜感激。

以上是关于Spark Hive - 具有窗口功能的 UDFArgumentTypeException?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

如何在Hive / Spark SQL中使用窗口功能删除重叠部分

倾斜的窗口函数和 Hive 源分区?

如何在 Hive/Spark SQL 中使用窗口函数删除重叠

使用窗口 Hive 或 spark scala 进行数据排列

Hive UDAF开发详解

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