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
-
導(dǎo)入函數(shù)：
-
Window用來定義視窗 -
coalesce,datediff,lag,lit,min,sum
-
-
定義視窗：
-
userWindow按user_name分區(qū)，並依login_date排序 -
userSessionWindow依user_name和session分割區(qū)
-
-
找出新會話的開始：
- 使用
datediff和lag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。
- 使用
-
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。
- 使用
-
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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