Spark SQL 专题：窗口函数、行列转换、连续问题

全方位对高频、相似问题的梳理，一次性彻底解决一类问题。目前涵盖三大核心方向：

• 窗口函数：ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK、SUM OVER、LAG/LEAD 等 16 种函数详解
• 行列转换：行转列（collect_list/PIVOT）、列转行（EXPLODE/Lateral View）、横表竖表互转
• 连续问题：连续登录、连续活跃、Gaps and Islands 经典解法

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1Spark SQL 连续问题专题：连续相同数据分组与 Gaps and Islands 解法2数据分箱3数据抽样4行转列-collect_list,collect_set进行简单行转列5行转列-使用transform进行有序行转列6列转行-EXPLODE + Lateral View 多列一一对应7列转行-多行转多列（竖表转横表）| CASE WHEN + PIVOT 实现8列转行-多列转多行（横表变竖表）| stack + UNION ALL 方案9列转行-lateral view explode列转行10Spark SQL Lateral View Outer 与 explode_outer：保留NULL行的列转行11列转行-posexplode多列对应转行12列转行-explode_outer处理NULL值与空数组13列转行-lateral view outer posexplode及posexplode_outer多列对应转行14列转行-EXPLODE炸裂函数详解 | 数组拆分与 Lateral View15Spark SQL Lateral View 详解：配合 explode 实现列转行16行转列-sparksql-pivot子句17列转行-sparksql-unpivot子句18SQL 行列转换终极指南 | 横表竖表互相转换实战19Spark SQL 窗口函数详解：从入门到精通20ROW_NUMBER 窗口函数详解：分组排序与 Top N 实战21RANK 窗口函数详解：并列排名与跳过机制22DENSE_RANK 窗口函数：连续排名与面试陷阱23NTILE 窗口函数：数据分桶与均匀分组实战24SUM OVER 窗口函数详解：累计求和与移动求和实战25AVG OVER 窗口函数详解：滑动平均与移动趋势分析26COUNT OVER 窗口函数详解：累计计数与分组统计27MAX/MIN OVER 窗口函数详解：窗口内极值查找实战28LAG 窗口函数详解：上一行取值与环比计算实战29LEAD 窗口函数详解：下一行取值与同比分析实战30FIRST_VALUE 窗口函数详解：窗口首行取值实战31LAST_VALUE 窗口函数详解：窗口末行取值与帧陷阱32NTH_VALUE 窗口函数详解：窗口内第 N 行取值实战33PERCENT_RANK 窗口函数详解：百分比排名与相对位置计算34CUME_DIST 窗口函数详解：累积分布与分位数计算

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