把两张table都炸了。计算第一个表的权重和排名，然后与另一个表合并。但不能在单个sql中实现。
scala>val t1=seq（（12345，list（“a1”，“a2”，“a3”，“a5”）），（6789，list（“b1”，“b5”，“b7”）））.todf（“a_id”，“attribute_values”）
scala>val t2=seq（（“b123”，12345，list（“a2”，“a5”）），（“b456”，6789，list（“b1”，“b7”）））.todf（“b\u id”，“a\u id”，“attribute\u values”）
scala>val t1\u 1=t1。选择（$“a\u id”，posexplode（$“attribute\u values”））
scala>t1\ U 1.show

+-----+---+---+
| a_id|pos|col|
+-----+---+---+
|12345|  0| a1|
|12345|  1| a2|
|12345|  2| a3|
|12345|  3| a5|
| 6789|  0| b1|
| 6789|  1| b5|
| 6789|  2| b7|
+-----+---+---+

scala>t1\u 1.createorreplacetempview（“tab\u t1\u 1”）
scala>spark.sql（“select*，1-（pos*0.1）as calc\u weight，count（col）over（partition by a\u id）as rec\u count from tab\u t1\u 1”）.show

+-----+---+---+-----------+---------+
| a_id|pos|col|calc_weight|rec_count|
+-----+---+---+-----------+---------+
| 6789|  0| b1|        1.0|        3|
| 6789|  1| b5|        0.9|        3|
| 6789|  2| b7|        0.8|        3|
|12345|  0| a1|        1.0|        4|
|12345|  1| a2|        0.9|        4|
|12345|  2| a3|        0.8|        4|
|12345|  3| a5|        0.7|        4|
+-----+---+---+-----------+---------+

scala>val t1\u 2=spark.sql（“select*，1-（pos*0.1）as calc\u weight，count（col）over（partition by a\u id）as rec\u count from tab\u t1\u 1”）
scala>t1_2.createorreplacetempview（“tab_t1_2”）
scala>val t2\u 1=t2。选择（$“b\u id”，$“a\u id”，分解（$“attribute\u values”））
scala>t2\u 1.显示

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|b_id| a_id|col|
+----+-----+---+
|B123|12345| a2|
|B123|12345| a5|
|B456| 6789| b1|
|B456| 6789| b7|
+----+-----+---+

scala>t2_1.创建或替换临时视图（“tab_t2_1”）
scala>spark.sql（“select b\u id，t1.a\u id，round（count（t2.col）*100/max（t1.rec\u count），2）as percent\u complete，round（sum（t1.calc\u weight）/max（t1.rec\u count），2）as quality\u rank from tab\u t1\u 2 t1，tab\u t2\u 1 t2 where t1.a\u id=t2.a\u id and t1.col=t2.col.col按b\u id，t1.a\u id分组”）.show

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|b_id| a_id|percent_complete|quality_rank|
+----+-----+----------------+------------+
|B123|12345|            50.0|        0.40|
|B456| 6789|           66.67|        0.60|
+----+-----+----------------+------------+