Bagaimana untuk Menentukan Tarikh Aktif Pengguna dalam Spark SQL Menggunakan Fungsi Tetingkap?

Cari tarikh aktif pengguna menggunakan fungsi tetingkap kompleks dalam Spark SQL

Soalan:

DataFrame yang mengandungi rekod pengguna yang log masuk ke tapak web. Anda perlu menentukan bila pengguna aktif dan mempertimbangkan tempoh aktiviti. Jika pengguna log masuk semula selepas tempoh ini, tarikh aktif mereka akan ditetapkan semula.

Kaedah yang dicadangkan:

Menggunakan fungsi tetingkap dengan histerisis dan rekursi, kenal pasti log masuk pertama atau terbaharu dalam tempoh aktiviti untuk menentukan tarikh aktiviti.

Penyelesaian asli percikan (>= 3.2):

Spark 3.2 dan lebih tinggi menyokong tetingkap sesi. Lihat dokumentasi rasmi untuk contoh penggunaan.

Penyelesaian warisan (Spark < 3.2):

1. Fungsi import:

   • Window digunakan untuk menentukan tingkap
   • coalesce, datediff, lag, lit, min, sum

2. Tetingkap definisi:

   • userWindow Dibahagikan oleh user_name dan diisih mengikut login_date
   • userSessionWindow Pembahagian user_name oleh session dan

3. Cari permulaan sesi baharu:

   • Gunakan datediff dan lag untuk membandingkan tarikh log masuk dan semak sama ada terdapat jurang yang lebih besar daripada tempoh aktif.
   • Gunakan cast untuk menukar hasil kepada bigint.
   • Gunakan userWindow pada sum untuk mengumpul sesi baharu bermula.

4. Cari tarikh paling awal untuk setiap sesi:

   • Gunakan withColumn untuk menambah session lajur.
   • Gunakan userSessionWindow pada min untuk mencari login_date yang paling awal untuk setiap sesi.
   • Padamkan lajur session.

5. Contoh:

   <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>

Perhatikan bahawa takrifan sessionized tiada daripada kod contoh, yang merupakan bahagian penting untuk melengkapkan penyelesaian ini. Lajur session perlu dikira berdasarkan tempoh aktiviti dan tarikh log masuk. Ini biasanya memerlukan fungsi tersuai atau logik fungsi tetingkap yang lebih kompleks. Penyelesaian lengkap memerlukan penambahan kod yang hilang ini.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menentukan Tarikh Aktif Pengguna dalam Spark SQL Menggunakan Fungsi Tetingkap?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!