spark函数是否支持窗口操作

是的，Spark SQL 支持窗口操作。窗口操作允许你在一个大的数据集上执行计算，而不需要将整个数据集加载到内存中。窗口操作通常与 OVER 子句一起使用，以指定窗口的大小和排序方式。

以下是一个简单的 Spark SQL 窗口操作示例：

SELECT employee_id, department_id, salary,
       SUM(salary) OVER (PARTITION BY department_id) AS total_salary,
       AVG(salary) OVER (PARTITION BY department_id) AS average_salary
FROM employees;

在这个示例中，我们计算了每个员工的薪水总和（total_salary）和平均薪水（average_salary），这些计算是基于每个部门（department_id）的分区进行的。

Spark SQL 支持以下类型的窗口操作：

1. ROW_NUMBER()：为每一行分配一个唯一的行号，根据指定的排序顺序。
2. RANK()：为每一行分配一个排名，根据指定的排序顺序，如果有相同的值，则排名相同。
3. DENSE_RANK()：与 RANK() 类似，但排名不会跳过下一个排名。
4. SUM()：计算窗口内所有行的累积和。
5. AVG()：计算窗口内所有行的平均值。
6. MIN()：计算窗口内所有行的最小值。
7. MAX()：计算窗口内所有行的最大值。
8. COUNT()：计算窗口内所有行的行数。

要在 Spark SQL 中执行窗口操作，你需要使用 SELECT 语句，并在查询中包含 OVER 子句。你还可以使用 PARTITION BY 子句来指定窗口的分区键，以及使用 ORDER BY 子句来指定排序顺序。