SparkSQL练习题-开窗函数计算用户月访问次数

火之高兴

发布于 2024-07-25 15:51:05

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发布于 2024-07-25 15:51:05

题目

我们有如下的用户访问数据：

userID visitDate visitCount
u01 2017/1/21 5
u02 2017/1/23 6
u03 2017/1/22 8
u04 2017/1/20 3
u01 2017/1/23 6
u01 2017/2/21 8
u02 2017/1/23 6
u01 2017/2/22 4

要求使用SQL统计出每个用户的累计访问次数，如下所示：

用户 月份 小计 累计
u01 2017-01 11 11
u01 2017-02 12 23
u02 2017-01 12 12
u03 2017-01 8 8
u04 2017-01 3 3

解释：小计为单月访问次数，累计为在原有单月访问次数基础上累加将计算结果写入到mysql的表中，自己设计对应的表结构

实现代码

采用spark local模式，基于scala语言编写

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}

object WorkVisiter {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建 SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("Read Text File with Header")
      .master("local")
      .getOrCreate()

    // 定义结构化数据的字段名和类型
    val schema = StructType(Seq(
      StructField("userID", StringType, nullable = true),
      StructField("visitDate", StringType, nullable = true),
      StructField("visitCount", IntegerType, nullable = true)
    ))

    // 读取文本文件，并按照空格进行拆分
    val df = spark.read
      .option("header", "true")
      .option("delimiter", " ")
      .schema(schema)
      .csv("D:\\tmp\\work0614\\visit.csv")
    // 打印 DataFrame 数据
//    df.show(false)

    // 注册 DataFrame 为临时表
    df.createOrReplaceTempView("tb_user")

    // 使用窗口函数计算小计和累计访问次数
    val result = spark.sql(

      """
        |SELECT
        |   userID
        |   , date
        |   , MAX(max_sumAgg) MaxSumAgg
        |FROM (
        |         select
        |             userID
        |             ,date
        |             ,visitCount
        |             ,sumAgg
        |             ,MAX(sumAgg) OVER (PARTITION BY userID order by date,userID) AS max_sumAgg
        |         From (
        |                select
        |                   userID
        |                   ,date
        |                   ,visitCount
        |                   ,sumAgg
        |                from (
        |                     select
        |                         userID
        |                         ,CONCAT(SUBSTRING(visitDate, 1, 4), '-', LPAD(SUBSTRING(visitDate, 6, 1), 2, '0')) AS date
        |                         ,visitCount
        |                         ,sum(visitCount) over(partition by userID order by visitDate) as sumAgg
        |                     from
        |                          tb_user
        |                ) t1
        |         ) t2
        |)t3
        |GROUP BY userID, date
        |ORDER BY userID, date
        |    """.stripMargin)



    // 打印结果
    result.show(false)
  }
}

t2表打印内容

我的思路是首先将日期截取拼接为yyyy-mm的格式；使用sum（访问量）开窗，根据用户ID分区，按照月份排序，得出每月的累加，如下表；

|userID|date   |visitCount|sumAgg|
+------+-------+----------+------+
|u01   |2017-01|5         |5     |
|u01   |2017-01|6         |11    |
|u01   |2017-02|8         |19    |
|u01   |2017-02|4         |23    |
|u02   |2017-01|6         |12    |
|u02   |2017-01|6         |12    |
|u03   |2017-01|8         |8     |
|u04   |2017-01|3         |3     |
+------+-------+----------+------+

###t3表打印内容再用max最大值对累加结果开窗，根据用户ID分区，按照日期和用户ID排序，因为有重复的日期，所以需要两个限制条件，这一步计算出了用户每个月的最大访问量，但是未分区排序去重；

+------+-------+----------+------+----------+
|userID|date   |visitCount|sumAgg|max_sumAgg|
+------+-------+----------+------+----------+
|u01   |2017-01|5         |5     |11        |
|u01   |2017-01|6         |11    |11        |
|u01   |2017-02|8         |19    |23        |
|u01   |2017-02|4         |23    |23        |
|u02   |2017-01|6         |12    |12        |
|u02   |2017-01|6         |12    |12        |
|u03   |2017-01|8         |8     |8         |
|u04   |2017-01|3         |3     |3         |
+------+-------+----------+------+----------+

最终输出结果

GROUP BY userID, date 语句的作用是将结果集按照 userID 和 date 进行分组。这意味着具有相同 userID 和 date 值的行将被归为同一组。 ORDER BY userID, date 语句的作用是对分组后的结果集进行排序。它按照 userID 和 date 的升序对结果进行排序，使得相同 userID 的行按照 date 的顺序排列。这样做的功能是确保结果集中的行按照 userID 和 date 的顺序进行排列，使得相同用户的不同日期的记录按照日期的先后顺序呈现，方便查看和分析数据。

+------+-------+---------+
|userID|date   |MaxSumAgg|
+------+-------+---------+
|u01   |2017-01|11       |
|u01   |2017-02|23       |
|u02   |2017-01|12       |
|u03   |2017-01|8        |
|u04   |2017-01|3        |
+------+-------+---------+

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原始发表：2023-06-14，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

排序