Spark SQL 窗口函数如何通过基于会话的过期来确定用户激活日期？

Spark SQL窗口函数及复杂条件

假设您有一个包含用户登录详细信息的DataFrame，并且您想添加一列来指示他们在网站上的激活日期。但是，有一个需要注意的地方：用户的活动期限在一段时间后到期，再次登录会重置他们的激活日期。

这个问题可以使用Spark SQL中的窗口函数来解决。以下是一种方法：

步骤1：定义窗口

<code>import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._

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

步骤2：检测新会话的开始

<code>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>

步骤3：查找每个会话的最早日期

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

此方法使用滑动窗口按用户对数据进行分区，并按登录日期对其进行排序。然后通过对具有相同会话ID的行进行分组来定义会话窗口。通过检测新会话何时开始（newSession）并计算每个会话中最早的登录日期（became_active），可以实现所需的结果。

最新的Spark改进

对于Spark 3.2及更高版本，原生支持会话窗口，使上述解决方案更加简单。有关详细信息，请参阅官方文档。

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