将 ROW_NUMBER 列添加到流数据帧

我对 Spark 和 SQL 还很陌生。我正在尝试向我的 df 添加一列（然后将其保存到 Delta 表），该列为每个记录/行提供唯一的 id，并在每次更新特定记录时递增它。

我试图执行以下操作：

SELECT etc,
CONCAT(somerows1) as id1,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY somerows1 ORDER BY (SELECT NULL)) AS versionid
FROM etc

somerows1 是几列的串联，以形成唯一的记录。我对以特定形式排序的记录没有特别的兴趣，这就是我选择 ORDER BY (SELECT NULL) 的原因。

我收到以下错误：

Error in SQL statement: AnalysisException: Non-time-based windows are not supported on streaming DataFrames/Datasets; line 1 pos 0;

有谁知道如何解决这个问题？

Thanks

我已经通过使用解决了这个问题为每个批次 https://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html#using-foreach-and-foreachbatch沉于.writeStream。这允许您创建一个函数，其中流数据帧被视为静态/批处理数据帧（该函数应用于每个微批次）。

在 Scala 中，代码看起来像这样：

import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.DataFrame
import org.apache.spark.sql.functions.{row_number, lit}

val saveWithWindowFunction = (sourceDf: DataFrame, batchId: Long) => {

  val windowSpec = Window
    .partitionBy("somerows1") 
    .orderBy(lit(null))
  
  sourceDf
    .withColumn("versionid", row_number().over(windowSpec))

//... save the dataframe using: sourceDf.write.save()
}

随着.writeStream调用你的函数：

  .writeStream
  .format("delta")
  .foreachBatch(saveWithWindowFunction)
  .start()