1、窗口函数需要使用hiveContext，故引入如下包
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.4.1" % "provided"
libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-sql_2.10" % "1.4.1" % "provided"
libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-hive_2.10" % "1.4.1"
关于hiveContext，需要说明一点，使用hiveContext不是说一定要部署hive，像row_number() over(partition by 。。。。)窗口函数就不用，
另外，在spark-shell里，你看到的sqlContext其实就是HiveContext（这也就是为什么会在运行spark-shell的目录产生一个derby文件derby.log和文件夹metastore_db），
也就是说，你在spark-shell里边可以直接使用窗口函数（注意：真正写的spark app jar包，必须把hive打进去，才能在集群上运行，这点与spark-shell不同）
2、使用窗口函数，取每个mac的第一条记录
sqlContext.read.load(s"hdfs://myspark/logs").registerTempTable("logs")
sql(
s"""select *
from (select mac_address, remote_ip, event_date, country, province, city,
row_number() over(partition by mac_address order by event_date) as rn
from logs where event_date <=$event_date_int) as group_by_mac
where rn =1
""").drop("rn").registerTempTable("mac_first_result")
3、关于where
from logs where event_date <=$event_date_int //建议使用支持filterpushdown的数据格式，如，spark 默认的parquet
4、关于性能
使用窗口函数时，建议需要做cache的，就做下cache，每算一次还是挺花费时间，消耗性能的
5、其他窗口函数，大家自行摸索吧