我在此DataBricks帖子中看到，SparkSql支持窗口函数，特别是我正在尝试使用lag（）窗口函数。

我有几行信用卡交易，并且已经对它们进行了排序，现在我要遍历各行，并为每一行显示交易金额，以及当前行金额与上一行金额的差额。

在DataBricks帖子之后，我提出了这个查询，但是它给我抛出了一个异常，我无法理解为什么。

这是在PySpark中。tx是我在注册为临时表时创建的数据框。

test =sqlContext.sql("SELECT tx.cc_num,tx.trans_date,tx.trans_time,tx.amt, (lag(tx.amt) OVER (PARTITION BY tx.cc_num ORDER BY  tx.trans_date,tx.trans_time ROW BETWEEN PRECEDING AND CURRENT ROW)) as prev_amt from tx")

和异常（被截断）。

py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o76.sql.
: java.lang.RuntimeException: [1.67] failure: ``)'' expected but identifier OVER found

我真的很感激任何见解，该功能是相当新的功能，就现有示例或其他相关帖子而言，没有太多事情要做。

编辑

我也尝试过在没有SQL语句的情况下执行此操作，如下所示，但继续出现错误。我已经将其与Hive和SQLContext一起使用，并收到相同的错误。

windowSpec = \
Window \
    .partitionBy(h_tx_df_ordered['cc_num']) \
    .orderBy(h_tx_df_ordered['cc_num'],h_tx_df_ordered['trans_date'],h_tx_df_ordered['trans_time'])

windowSpec.rowsBetween(-1, 0)

lag_amt = \
   (lag(h_tx_df_ordered['amt']).over(windowSpec) - h_tx_df_ordered['amt'])
    tx_df_ordered.select(
    h_tx_df_ordered['cc_num'],
    h_tx_df_ordered['trans_date'],
    h_tx_df_ordered['trans_time'],
    h_tx_df_ordered['amt'],
    lag_amt.alias("prev_amt")).show()

Traceback (most recent call last):
  File "rdd_raw_data.py", line 116, in <module>
    lag_amt.alias("prev_amt")).show()
  File "/opt/spark/python/pyspark/sql/dataframe.py", line 721, in select
    jdf = self._jdf.select(self._jcols(*cols))
  File "/home/brandon/anaconda/lib/python2.7/site-packages/py4j/java_gateway.py", line 813, in __call__
    answer, self.gateway_client, self.target_id, self.name)
  File "/home/brandon/anaconda/lib/python2.7/site-packages/py4j/protocol.py", line 308, in get_return_value
    format(target_id, ".", name), value)
py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o152.select.
: org.apache.spark.sql.AnalysisException: Could not resolve window function 'lag'. Note that, using window functions currently requires a HiveContext;
    at org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.CheckAnalysis$class.failAnalysis(CheckAnalysis.scala:38)