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使用 Spark SQL 中複雜的視窗函數(shù)尋找使用者活躍日期
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如何使用視窗函數(shù)確定 Spark SQL 中的使用者活動日期?

Jan 10, 2025 am 11:24 AM

How to Determine User Active Dates in Spark SQL Using Window Functions?

使用 Spark SQL 中複雜的視窗函數(shù)尋找使用者活躍日期

問題:

一個 DataFrame 包含使用者登入網(wǎng)站的記錄。需要確定使用者何時活躍,並考慮一個活動週期。如果用戶在此週期後再次登錄,則其活躍日期將重設(shè)。

提出的方法:

使用具有滯後和遞歸的視窗函數(shù),識別活動週期內(nèi)的第一次登入或最近一次登錄,以確定活躍日期。

Spark 原生解(>= 3.2):

Spark 3.2 及更高版本支援會話視窗。請參閱官方文件以了解使用方法範(fàn)例。

舊版解(Spark

  1. 導(dǎo)入函數(shù):

    • Window 用來定義視窗
    • coalesce, datediff, lag, lit, min, sum
  2. 定義視窗:

    • userWindowuser_name 分區(qū),並依 login_date 排序
    • userSessionWindowuser_namesession 分割區(qū)
  3. 找出新會話的開始:

    • 使用 datedifflag 來比較登入日期,並檢查是否有大於活動週期的差距。
    • 使用 cast 將結(jié)果轉(zhuǎn)換為 bigint。
    • 使用 userWindow 上的 sum 來累積新的會話開始。
  4. 找出每個會話的最早日期:

    • 使用 withColumn 新增 session 欄位。
    • 使用 userSessionWindow 上的 min 來找出每個會話的最早 login_date。
    • 刪除 session 欄位。
  5. 範(fàn)例:

     val df = Seq(
       ("SirChillingtonIV", "2012-01-04"), ("Booooooo99900098", "2012-01-04"),
       ("Booooooo99900098", "2012-01-06"), ("OprahWinfreyJr", "2012-01-10"),
       ("SirChillingtonIV", "2012-01-11"), ("SirChillingtonIV", "2012-01-14"),
       ("SirChillingtonIV", "2012-08-11")
     ).toDF("user_name", "login_date")
    
     val result = sessionized //sessionized is assumed to be defined elsewhere, this is a crucial part missing from the original
       .withColumn("became_active", min($"login_date").over(userSessionWindow))
       .drop("session")
    
     df.show(5)
     result.show(5)

請注意,範(fàn)例程式碼中缺少 sessionized 的定義,這是完成此解決方案的關(guān)鍵部分。 需要根據(jù)活動週期和登入日期計算 session 列。 這通常需要一個自訂函數(shù)或更複雜的視窗函數(shù)邏輯。 完整的解決方案需要補(bǔ)充這部分缺少的程式碼。

以上是如何使用視窗函數(shù)確定 Spark SQL 中的使用者活動日期?的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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