Skip to content

sliding_window(timeColumn, windowDuration, slideDuration)

Описание

Функция sliding_window() создает скользящее окно для агрегации данных.

Параметры

  • timeColumn: Column - столбец с временными метками
  • windowDuration: str - длительность окна (например, "5 minutes", "1 hour", "1 day")
  • slideDuration: str - шаг скольжения (например, "1 minute", "15 minutes", "1 hour")

Возвращаемое значение

Column - метка времени начала окна

Пример использования

from pyspark.sql.functions import sliding_window, count, col
from pyspark.sql import SparkSession

# Создаем SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("sliding_window_example").getOrCreate()

# Создаем DataFrame с временными метками
data = [
    ("2023-01-01 10:00:00", 1),
    ("2023-01-01 10:05:00", 2),
    ("2023-01-01 10:10:00", 3),
    ("2023-01-01 10:15:00", 4),
    ("2023-01-01 10:20:00", 5)
]
df = spark.createDataFrame(data, ["timestamp", "value"])

# Преобразуем строки в метки времени
df = df.withColumn("timestamp", col("timestamp").cast("timestamp"))

# Агрегируем данные по скользящим окнам
result = df.groupBy(
    sliding_window("timestamp", "10 minutes", "5 minutes")
).agg(
    count("value").alias("count")
)
result.show(truncate=False)

# Результат:
# +------------------------------------------+-----+
# |window                                    |count|
# +------------------------------------------+-----+
# |[2023-01-01 10:00:00, 2023-01-01 10:10:00]|2    |
# |[2023-01-01 10:05:00, 2023-01-01 10:15:00]|3    |
# |[2023-01-01 10:10:00, 2023-01-01 10:20:00]|3    |
# |[2023-01-01 10:15:00, 2023-01-01 10:25:00]|2    |
# |[2023-01-01 10:20:00, 2023-01-01 10:30:00]|1    |
# +------------------------------------------+-----+

Примечания

  • Окна могут перекрываться
  • Размер окна и шаг скольжения фиксированные
  • Полезно для:
  • Анализа трендов
  • Сглаживания данных
  • Выявления паттернов
  • Связанные функции:
  • tumbling_window() - фиксированное окно
  • window() - общее окно

XML функции

aggregate functions

array functions pyspark

basic functions

bitmap functions

bitwise functions

call functions

comparison functions

conditional functions

conversion functions

csv functions

datetime functions pyspark

encryption functions

expression functions

hash functions

java functions

json functions

map functions

mathematical functions pyspark

normal functions

null functions

sketch functions

sort functions

string functions pyspark

struct functions

system functions

type functions

window functions

xml functions

агрегатные функции

битовые операции

оконные функции

операторы сравнения

предикатные функции

системные функции

условные функции

функции для работы с битовыми картами

функции преобразования типов

функции шифрования