如何使用窗口函数确定 Spark SQL 中的用户活动日期？

使用 Spark SQL 中复杂的窗口函数查找用户活跃日期

问题：

一个 DataFrame 包含用户登录网站的记录。需要确定用户何时活跃，并考虑一个活动周期。如果用户在此周期后再次登录，则其活跃日期将重置。

提出的方法：

使用带有滞后和递归的窗口函数，识别活动周期内的第一次登录或最近一次登录，以确定活跃日期。

Spark 原生解决方案（>= 3.2）：

Spark 3.2 及更高版本支持会话窗口。请参阅官方文档以了解使用方法示例。

旧版解决方案（Spark < 3.2）：

1. 导入函数：

   • Window 用于定义窗口
   • coalesce, datediff, lag, lit, min, sum

2. 定义窗口：

   • userWindow 按 user_name 分区，并按 login_date 排序
   • userSessionWindow 按 user_name 和 session 分区

3. 查找新会话的开始：

   • 使用 datediff 和 lag 来比较登录日期，并检查是否存在大于活动周期的差距。
   • 使用 cast 将结果转换为 bigint。
   • 使用 userWindow 上的 sum 来累积新的会话开始。

4. 查找每个会话的最早日期：

   • 使用 withColumn 添加 session 列。
   • 使用 userSessionWindow 上的 min 来查找每个会话的最早 login_date。
   • 删除 session 列。

5. 示例：

   <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>

请注意，示例代码中缺少 sessionized 的定义，这是完成该解决方案的关键部分。 需要根据活动周期和登录日期计算 session 列。 这通常需要一个自定义函数或更复杂的窗口函数逻辑。 完整的解决方案需要补充这部分缺失的代码。

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