如何使用 Spark SQL 窗口函数高效地将 Became_Active 日期分配给用户登录数据？

使用窗口函数优化 Spark SQL 中的 Became_Active 日期分配

此示例演示了考虑特定时间窗口，为用户登录数据分配 became_active 日期。 虽然简单的窗口函数方法似乎就足够了，但下面提供了更强大的解决方案，特别是对于较旧的 Spark 版本。

Spark 3.2 及更高版本

Spark 3.2 及更高版本提供会话窗口（SPARK-10816、SPARK-34893），显着简化了此任务。 这些内置函数直接处理会话识别和日期分配。 有关使用会话窗口的详细信息，请参阅 Spark 文档。

3.2 之前的 Spark 版本

对于 3.2 之前的 Spark 版本，需要采取多步骤方法：

1. 导入必要的函数：

<code class="language-scala">import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions.{coalesce, datediff, lag, lit, min, sum}</code>

2. 定义窗口：

<code class="language-scala">val userWindow = Window.partitionBy("user_name").orderBy("login_date")
val userSessionWindow = Window.partitionBy("user_name", "session")</code>

3. 会话标识：

此步骤根据登录日期的 5 天间隔确定新用户会话的开始。

<code class="language-scala">val newSession = (coalesce(
  datediff($"login_date", lag($"login_date", 1).over(userWindow)),
  lit(0)
) > 5).cast("bigint")

val sessionized = df.withColumn("session", sum(newSession).over(userWindow))</code>

4. 每个会话最早登录日期：

最后，每个会话中最早的登录日期被指定为became_active日期。

<code class="language-scala">val result = sessionized
  .withColumn("became_active", min($"login_date").over(userSessionWindow))
  .drop("session")</code>

此方法有效地填充每个用户的 became_active 列，遵守定义的时间范围，为 3.2 之前的 Spark 版本提供比递归方法更干净的解决方案。 用作中介的 session 列随后被删除。

以上是如何使用 Spark SQL 窗口函数高效地将 Became_Active 日期分配给用户登录数据？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！