A. sparksql开窗函数有哪些
这个问题问的有些看不懂 Row_number()是SQL2005里的开窗函数 前台使用什么语言并不影响sql返回的执行结果 楼主既然不要写sql方式那么是会用这个函数的 那为什么还要提问呢。。。
B. sqlserver 计算设备运行时长
测试数据图片在下面👇🏻。该解决方案使用了开窗函数lead，mysql8.0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。
select
id,sum(next_diff_time)/60 running_time
from (
select id,lead(unix_timestamp(datetime),1,-1) over(partition by id order by datetime)-unix_timestamp(datetime) next_diff_time,status
from test
) tt
where status!='stopped'
group by id;
C. SQL中如何统计查询结果中某一列重复值的个数
数据库开窗函数count()over()可以实现你的需求，但是你的数据库有没有类似的开窗函数我就不知道的，一般来说oracle应该可以实现，sqlserver和mysql中mysql没有响应的开窗函数，要自己做，sqlserver中有类似的聚合开窗函数，但是count能不能用我不是很确定。
select count(*)over(partition by fsu_device_id) 重复次数，你的字段 from (你上面的select语句)
我写了一个最简单的，也就是在你的语句外面又套了一层，你可以试试能不能不套这一层，不过我没有环境没办法测试，所以就直接套了。
D. sql over开窗函数 和group by的区别 / 蓝讯
如果有多个聚合函数，但是分组依据不同，此时只能使用开窗函数。
而GROUP
BY要求聚合函数的分组依据一致。
E. 删除重复记录并保留其中记录号最大的一条，用 sql 语如何写
Deletefromtableaa
where记录号notin(selectmax(记录号)fromtableab
whereb.col1=a.col1andb.col2=a.col2)
--取出重复数据中记录号最大的，然后删除不是最大记录号的数据
F. sparksql 开窗函数怎么用
row_number方法，相当于groupTopN。分组排序应用非常广泛。
package com.dt.spark
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
object SparkSQLWindowFunctionOps {
def main(args:Array[String]) {
val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkSQLWindowFunctionOps").setMaster("spark://Master:7077")
val sc = new SparkContext(conf)
val hiveContext = new HiveContext(sc) //构建SQL上下文！
G. SQL server 开窗函数里可以加聚集函数嘛类似rank() over (order by sum(distinct a) )
CASE WHEN wst.score - 60 < 0 THEN ---当wst.score <60的时候执行开窗函数RANK() OVER
RANK() OVER (PARTITION BY 当wst.score <60的时候，如果wst.score >=60直为null,否则的话当作'A'，--〉最终结果是按照wst.score <60（也就是null) 和 'A'分组
CASE WHEN wst.score - 60 >= 0 THEN NULL
ELSE 'A' END ORDER BY wst.score DESC
)
END
整个就是
1）如果wst.score <60
1.1按照 <60('A'). >=60(NULL)分组，注意，此时分组的是A和null
1.2按照A和NULL分组后按照wst.score组内降序排列
所以说你那个SQL语句性能很不好，可以优化的。你可以给个例子和你想要得结果，我可以帮你看看能否改进。
另外，你最外层那个CASE没有else，程序很不健壮哦。。。
H. 求SQL 获取最小值 对应那一列的所有数据
是什么数据库？
select a.客户,
a.商品,
a.单价,
a.日期
from (select 客户,
商品,
单价,
日期,
row_number() over(partition by 客户, 商品 order by 单价) rn
from 表) a
where a.rn = 1
I. 使用sql的分组函数之后，怎样在被分组的数据
sqlserver 分组函数，请参阅:
sqlserver分组开窗函数的用法
用这些函数，分组后，可以实现分组内部编号排序,例:
createtableA([姓名]nvarchar(20),[订单数]int,[订单日期]datetime)
go
insertintoA([姓名],[订单数],[订单日期])values('www.maomao365.com',1900,'2014-5-6')
insertintoA([姓名],[订单数],[订单日期])values('www.maomao365.com',1800,'2018-5-6')
insertintoA([姓名],[订单数],[订单日期])values('www.maomao365.com',1800,'2018-5-6')
insertintoA([姓名],[订单数],[订单日期])values('小张',100,'2013-5-6')
insertintoA([姓名],[订单数],[订单日期])values('小明',2600,'2013-1-6')
insertintoA([姓名],[订单数],[订单日期])values('小明',1800,'2013-5-6')
insertintoA([姓名],[订单数],[订单日期])values('小李',888,'2017-3-6')
go
/*row_number返回分组后的连续排序,不会出现重复的排序值*/
selectrow_number()over(partitionby[姓名]orderby[订单日期]desc)askeyId,*fromA
/*rank返回分组后的连续排序,会出现跳跃排序值*/
selectrank()over(partitionby[姓名]orderby[订单日期]desc)askeyId,*fromA
/*dense_rank返回分组后的连续排序,不会出现跳跃排序值，但是会出现重复的排序值*/
selectdense_rank()over(partitionby[姓名]orderby[订单日期]desc)askeyId,*fromA
go
truncatetableA
droptableA