如何在 Spark-scala 中实现 LEAD 和 LAG

Question

我在 spark 数据框中有最终记录（在连接和过滤之后）。我需要比较连续行的（按键分区）列值，并根据条件需要更改 e_date 列值，例如：

    sample table
    key1 key 2   col1   col2   s_date      e_date
     a     1      cv1     cv2   2014         2099 
     a     1      cv3     cv2   2016         2099 
     b     2      cv5     cv6   2016         2099
     b     2      cv5     cv6   2016         2099

   final table should look like 
    key1 key 2   col1   col2   s_date      e_date
     a     1      cv1     cv2   2014         2015  (next records s_date-1) 
     a     1      cv3     cv2   2016         2099 
     b     2      cv5     cv6   2016         2099

1. 上面的表有复合键，所以 key1 和 key2 是键

2. 通过键分区比较 col1 和 col2 值

3. 如果任何列有新值结束旧记录，新记录的 s_date -1（最终表中的第 1 ,2 行）

4. 如果没有变化，则忽略新记录（最终表格中的第 3 行）

scala-spark 中的任意指针

Answer 1

领先和滞后已经实现：

import org.apache.spark.sql.functions.{lead, lag}
import org.apache.spark.sql.expressions.Window

lag('s_date, 1).over(Window.partitionBy('key1, 'key2).orderBy('s_date))

详情请查看Introducing Window Functions in Spark SQL。