移動平均線

根據僱主的角色計算僱主的工資移動平均值：

val movAvg = sampleData.withColumn("movingAverage", avg(sampleData("Salary"))
             .over( Window.partitionBy("Role").rowsBetween(-1,1)) )

• withColumn() 建立一個名為 movingAverage 的新列，在 Salary 列上執行 average
• over() 用於定義視窗規範。
• partitionBy() 對列 Role 上的資料進行分割槽
• rowsBetween(start, end) 此函式定義要包含在視窗中的行。引數（start 和 end）取數字輸入，0 代表當前行，-1 代表前一行，1 代表下一行，依此類推。該函式包括 start 和 end 之間的所有行，因此在該示例中，視窗中包括三行（-1,0,1）。

    scala> movAvg.show
+------+---------+------+------------------+
|  Name|     Role|Salary|     movingAverage|
+------+---------+------+------------------+
|   bob|Developer|125000|          116500.0|
|  mark|Developer|108000|139333.33333333334|
| peter|Developer|185000|130333.33333333333|
| simon|Developer| 98000|142333.33333333334|
|  eric|Developer|144000|117333.33333333333|
| henry|Developer|110000|          127000.0|
|  carl|   Tester| 70000|           67500.0|
|   jon|   Tester| 65000| 72333.33333333333|
| roman|   Tester| 82000|           74000.0|
|carlos|   Tester| 75000|           78500.0|
+------+---------+------+------------------+

如果當前行分別是第一行和最後一行，Spark 會自動忽略上一行和下一行。

在上面的示例中，第一行的 movingAverage 僅為當前行和下一行的平均值，因為前一行不存在。類似地，分割槽的最後一行（即第 6 行）是當前行和前一行的平均值，因為下一行不存在。