spark window partitionby orderby desc

你的问题涉及到 Spark 的窗口函数（window function）中的 partitionBy 和 orderBy 操作，以及 orderBy 中的 desc 关键字。

在 Spark 中，窗口函数是一种特殊的函数，可以在一个数据集（DataFrame 或 Dataset）中对分组进行计算，并且可以与聚合函数一起使用。窗口函数可以被用来计算与每个分组相关的聚合值，例如计算分组内的平均值或排名。

partitionBy 是一种用于指定窗口函数操作分组的方法。在 Spark 中，每个数据集都可以按照一个或多个列进行分组。当使用窗口函数时，我们可以使用 partitionBy 方法来指定要对哪些列进行分组。

orderBy 方法可以用于指定窗口函数计算中的排序方式。通常情况下，我们会在 orderBy 中指定一个或多个列，并指定它们的排序顺序（升序或降序）。在 Spark 中，我们可以使用 desc 关键字来指定降序排序。

因此，如果你想要对一个数据集中的某些列进行分组，并且对某个列进行降序排序，你可以使用如下代码：

import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._
val windowSpec = Window.partitionBy("column1", "column2").orderBy(desc("column3"))
val result = df.withColumn("rank", rank().over(windowSpec))
其中，"column1" 和 "column2" 表示要进行分组的列名，"column3" 表示要进行排序的列名，desc("column3") 表示对列 column3 进行降序排序。
最后，使用 windowSpec 对象和 rank 函数进行窗口计算，生成一个名为 "rank" 的新列，并返回计算结果。
希望以上回答能够帮到你。如果你有更多问题，欢迎继续提问。