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   -> 大数据 -> airflow执行py文件;pyspark窗口函数 -> 正文阅读

[大数据]airflow执行py文件;pyspark窗口函数

参考:https://blog.csdn.net/hahayikeshu/article/details/103552631

1、airflow

安装

pip install apache-airflow
airflow initdb
airflow scheduler

web端口

----- start the web server, default port is 8080
airflow webserver -p 8080

启动任务

1、把执行py文件拷贝到airflow/dags/下

2、运行任务调度
airflow unpause dag_id 启动
airflow pause dag_id 暂停

在这里插入图片描述

2、pyspark窗口函数

参考:https://database.51cto.com/art/202101/639239.htm
https://blog.csdn.net/liuyingying0418/article/details/108025262

**窗口函数最后结果总行数不会变

# spark = SparkSession.builder.appName('Window functions').getOrCreate()
employee_salary = [
    ("Ali", "Sales", 8000),
    ("Bob", "Sales", 7000),
    ("Cindy", "Sales", 7500),
    ("Davd", "Finance", 10000),
    ("Elena", "Sales", 8000),
    ("Fancy", "Finance", 12000),
    ("George", "Finance", 11000),
    ("Haffman", "Marketing", 7000),
    ("Ilaja", "Marketing", 8000),
    ("Joey", "Sales", 9000)]
 
columns= ["name", "department", "salary"]
df = spark.createDataFrame(data = employee_salary, schema = columns)
df.show(truncate=False)

在这里插入图片描述

窗口函数格式:

from pyspark.sql.window import Window
import pyspark.sql.functions as F

windowSpec  = Window.partitionBy("department").orderBy(F.desc("salary"))
df.withColumn("row_number", F.row_number().over(windowSpec)).show(truncate=False)

在这里插入图片描述

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加:2021-08-14 14:08:30  更:2021-08-14 14:09:44 
 
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