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SparkSQL 面试题：月度各品类销售 Top 3 商品统计

1. 题目背景与要求

在电商数据分析中，流水的实时与离散分析是最常见的场景。现有一张商品销售流水表 sales_records，要求编写一条 SparkSQL 语句，统计每个月、每个商品大类（Category）下，销售额排名前 3 的商品 ID 及其销售额。如果销售额相同，则并列排名。

2. 示例数据

表1：商品销售流水表 (sales_records)

3. 期望输出结果

(注：2023-10的Clothing大类中，P005与P006销售额相同均为2500，故并列第2，P008由于并列占用名额变为第4名，未进前3。)

4. SparkSQL 标准答案

WITH product_monthly_sales AS (
    -- 1. 按照月份、大类、商品ID进行聚合，计算总销售额
    SELECT 
        DATE_FORMAT(sale_date, 'yyyy-MM') AS sale_month,
        category,
        product_id,
        SUM(sale_amount) AS total_sales
    FROM 
        sales_records
    GROUP BY 
        DATE_FORMAT(sale_date, 'yyyy-MM'),
        category,
        product_id
),
ranked_sales AS (
    -- 2. 使用窗口函数进行分组排序
    SELECT 
        sale_month,
        category,
        product_id,
        total_sales,
        DENSE_RANK() OVER (
            PARTITION BY sale_month, category 
            ORDER BY total_sales DESC
        ) AS rank
    FROM 
        product_monthly_sales
)
-- 3. 过滤出排名前3的商品
SELECT 
    sale_month,
    category,
    product_id,
    total_sales,
    rank
FROM 
    ranked_sales
WHERE 
    rank <= 3
ORDER BY 
    sale_month DESC, 
    category, 
    rank;

5. 核心考点与 SparkSQL 深度分析

面试官通过这道题，主要考察候选人在 Spark 运行机制、窗口函数选择、数据倾斜处理以及算子优化方面的功底。

① 窗口函数的选择：ROW_NUMBER vs RANK vs DENSE_RANK

这是面试必问的细节。

• ROW_NUMBER()：无脑排序，1, 2, 3, 4。若遇到销售额相同的情况，会随机分出先后，不公平。
• RANK()：并列排序会跳跃，例如 1, 2, 2, 4。如果前三名出现并列第二，第四名会直接跳到第四，导致前三名额流失。
• DENSE_RANK()：并列排序不跳跃，例如 1, 2, 2, 3。本题中要求“销售额相同则并列”，且要取前 3 名，因此 DENSE_RANK 是最标准、最符合业务直觉的选择。

② 性能优化：避免“大窗口”导致的 OOM 与数据倾斜

在 Spark 运行该 SQL 时，PARTITION BY sale_month, category 会触发 Shuffle（Exchange 算子）。如果某个大类（如双十一期间的“Electronics”）数据量极其庞大，会导致该 Key 对应的数据全部拉取到某一个 Executor 的单分区中进行排序，从而引发数据倾斜甚至 OOM。

• 优化方案（两阶段聚合）：
  在进入 Window 算子之前，代码第一步先进行了 GROUP BY 聚合。这一步极大地降低了传输给窗口函数的数据量。
  面试话术：“我没有直接在明细表上使用窗口函数，而是先通过 GROUP BY 降低数据粒度（降维至商品级），再进行 DENSE_RANK。这样可以大幅减少 Shuffle 的数据量，有效规避 OOM。”

③ 物理执行计划分析（Execution Plan）

Spark 对此 SQL 的解析流程如下：

1. FileSourceScan：读取 sales_records 表。
2. HashAggregate (Partial)：在本地节点对 sale_month, category, product_id 进行局部聚合（Map 端聚合，减少网络传输）。
3. Exchange (hashpartitioning)：根据聚合 Key 进行 Shuffle 重新分区。
4. HashAggregate (Merge)：在 Reduce 端完成最终的 SUM(sale_amount) 计算。
5. Exchange (hashpartitioning)：根据 sale_month, category 进行第二次 Shuffle，确保相同月份和品类的数据进入同一个分区。
6. Window & WindowGroupLimit：在内存中对分区内的数据进行 DENSE_RANK 计算，并直接过滤出 rank <= 3 的数据（Spark 3.x 引入的 WindowLimit 优化，无需全量排序）。