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flink开窗函数
1、Hivesql窗口函数主要应用于求TopN，分组排序TopN、TopN求和，前多少名前百分之几。 与Flink窗口函数不同。 Flink中的窗口是用于将无线数据流切分为有限块处理的手段。
sparksql开窗函数会走shuffle吗
Spark SQL 开窗函数 Spark x版本以后，在Spark SQL和DataFrame中引入了开窗函数，比如最经典的就是我们的row_number（），可以让我们实现分组取topn的逻辑。
一旦SparkSession或SparkContext关闭，参数的取值也会被重置为默认值。这在某些情况下可能会导致问题，特别是当我们需要在整个应用程序执行过程中保持一致的参数设置时。为了解决这个问题，我们可以将Spark SQL参数设置为永久生效。
使用prepareForExecution（）将PhysicalPlan转换成可执行物理计划。（7）使用execute（）执行可执行物理***。（8）生成DataFrame。
答案如下：sparkSQL去掉的na操作：sparkSQL去掉的na方法，返回的是一个DataFrameFuctions对象，此类主要是对DataFrame中值为null的行的操作，只提供三个方法，drop（）删除行，fill（）填充行，replace（）代替行的操作。
dataFrame 和 sparkSql 可以设置 spark.sql.shuffle.partitions=[num_tasks] 参数控制 shuffle 的并发度，默认为200。 （2）适用场景 大量不同的 Key 被分配到了相同的 Task 造成该 Task 数据量过大。 （3）解决方案 调整并行度。
Hive开窗函数
first_value：取分组内排序后，截止到当前行，第一个值；last_value：取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值；lead（col， n， default）：用于统计窗口内往下第n行值。
日期转秒函数： second语法： second （string date） 返回值： int 说明： 返回日期中的秒。
测试数据图片在下面。该解决方案使用了开窗函数lead，mysql0支持，我这是在hive上测试的。大致思路为，只统计running-stopped的运行时间，stoppe-running的过滤掉，也不需要计算。
开窗函数会导致取数更慢吗
1、会。sparksql开窗函数会走shuffle，外层对表的主键进行分组开窗，最后一步进行shuffle。
2、我们可以看到，根据年级class求***g（）聚合后的 数据会变少一条 ，但是，我们 既要显示聚合前的数据又要显示聚合后的数据 ，这个时候就要使用开窗函数。
3、在处理大量数据时，Excel的效率可能会受到限制，导致运算速度变慢，甚至出现崩溃等问题。不适合高级数据处理：虽然Excel支持一些高级数据处理功能，但在处理更复杂的数据时，可能需要使用更专业的软件。
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