창 함수를 사용하여 Spark SQL에서 사용자 활성 날짜를 확인하는 방법은 무엇입니까?

Spark SQL의 복잡한 창 기능을 사용하여 사용자 활성 날짜 찾기

질문:

웹사이트에 로그인한 사용자의 기록이 포함된 DataFrame입니다. 사용자가 활동하는 시기를 결정하고 활동 기간을 고려해야 합니다. 이 기간 이후에 사용자가 다시 로그인하면 활성 날짜가 재설정됩니다.

제안 방법:

히스테리시스 및 재귀 기능이 있는 윈도우 기능을 사용하여 활동 기간 내 첫 번째 로그인 또는 가장 최근 로그인을 식별하여 활동 날짜를 결정합니다.

Spark 네이티브 솔루션(>= 3.2):

Spark 3.2 이상에서는 세션 창을 지원합니다. 사용 예는 공식 문서를 참조하세요.

레거시 솔루션(Spark < 3.2):

1. 가져오기 기능:

   • Window은 창을 정의하는 데 사용됩니다
   • coalesce, datediff, lag, lit, min, sum

2. 정의 창:

   • userWindow user_name으로 분할하고 login_date
   으로 정렬
   • userSessionWindow user_name 및 session에 의한
   파티션

3. 새 세션의 시작 찾기:

   • datediff, lag을 이용하여 로그인 날짜를 비교하고, 활동 기간보다 큰 공백이 있는지 확인해보세요.
   • cast을 사용하여 결과를 bigint로 변환합니다.
   • 새 세션 시작을 누적하려면 userWindow에서 sum을 사용하세요.

4. 각 세션의 가장 빠른 날짜 찾기:

   • withColumn 열을 추가하려면 session을 사용하세요.
   • 각 세션의 가장 빠른 userSessionWindow을 찾으려면 min의 login_date을 사용하세요.
   • session 열을 삭제하세요.

5. 예:

   <code class="language-scala"> 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)</code>

이 솔루션을 완성하는 데 중요한 부분인 sessionized 정의가 예제 코드에서 누락되었습니다. session 열은 활동 기간과 로그인 날짜를 기준으로 계산해야 합니다. 이를 위해서는 일반적으로 사용자 정의 함수나 더 복잡한 창 함수 논리가 필요합니다. 완전한 솔루션을 위해서는 누락된 코드 조각을 추가해야 합니다.

위 내용은 창 함수를 사용하여 Spark SQL에서 사용자 활성 날짜를 확인하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!