SparkSQL 数据分页及Top N
在SparkSQL实践中，取出满足指定条件的数据并显示，如果因为数据太多，必须要有分页功能，一开始，想到的是select top N的方式，但测试过后，SparkSQL中并不支持这种语法，查了SparkSQL的帮助，spark支持类似mysql的limit语法，如下例所示，limit表示取出满足条件的前N条记录：
val df = spark.sql("select a, b from tb1 where a>100 limit 10")
但limit仅仅实现了非常简单的类似top N的功能，还不能很好的查找某个区间范围的记录，比如分页显示，那还有什么其它方法吗？
当然，还有更好的方法，在SparkSQL中，有一项更好的功能，row_number，这是一个窗口函数(window function)，从spark1.5版本引入，语法格式为：
row_number() over (partition by 'xx' order by 'yy' desc) rank
具体含义为：根据表中字段进行分组（partition by），然后根据表中的字段排序（order by），对于每个分组，给每条记录添加一个从1开始的行号
如果不使用partition by语句，则表示对整个dataframe表添加行号
对此行号做分页查询，下面是一个例子：
val df3 = spark.sql("select Cusip, SecurityType, Share, rank from (select *,row_number() over (order by Date , AccountNumber desc) as rank from holding where Month = \"2000-06\") temp
where 3 < rank and rank <= 9")
在上面sql中，取出的是满足rank在某个区间的记录，
