spark+hive開窗函數(shù)練習：求用戶每次會話的行為軌跡

數(shù)據(jù)：

1001 2020-09-10 10:21:21 home.html

1001 2020-09-10 10:28:10 good_list.html

1001 2020-09-10 10:35:05 good_detail.html

1001 2020-09-10 10:42:55 cart.html

1001 2020-09-10 11:35:21 home.html

1001 2020-09-10 11:36:10 cart.html

1001 2020-09-10 11:38:12 trade.html

1001 2020-09-10 11:38:55 payment.html

1002 2020-09-10 09:40:00 home.html

1002 2020-09-10 09:41:00 mine.html

1002 2020-09-10 09:42:00 favor.html

1003 2020-09-10 13:10:00 home.html

1003 2020-09-10 13:15:00 search.html

需求:?

求得用戶每次會話的行為軌跡（同一用戶赁豆，上一條與下一條在半小時內(nèi)為一次會話）

要求結(jié)果如下：

A 1001 2020-09-10 10:21:21 home.html 1

A 1001 2020-09-10 10:28:10 good_list.html 2

A 1001 2020-09-10 10:35:05 good_detail.html 3

A 1001 2020-09-10 10:42:55 cart.html 4

B 1001 2020-09-10 11:35:21 home.html 1

B 1001 2020-09-10 11:36:10 cart.html 2

B 1001 2020-09-10 11:38:12 trade.html 3

B 1001 2020-09-10 11:38:55 payment.html 4

C 1002 2020-09-10 09:40:00 home.html 1

C 1002 2020-09-10 09:41:00 mine.html 2

C 1002 2020-09-10 09:42:00 favor.html 3

D 1003 2020-09-10 13:10:00 home.html 1

D 1003 2020-09-10 13:15:00 search.html 2

一仅醇、sql語句：

1、建表：

create table page_session(

????????user_id string,

????????page_time string,

????????page string)

row format delimited

fields terminated by '\t';

2魔种、按時間排序-升序,按user_id分組,使用開窗函數(shù)lag()獲得上一條的時間

select

????????user_id,

????????page_time,

????????page,

lag(page_time) over(partition by user_id order by page_time asc) before_time

from page_session;

結(jié)果如下：

user_id page_time page before_time

1001 2020-09-10 10:21:21 home.html? ? ? NULL

1001 2020-09-10 10:28:10 good_list.html? 2020-09-10 10:21:21

1001 2020-09-10 10:35:05 good_detail.html 2020-09-10 10:28:10

1001 2020-09-10 10:42:55 cart.html? ? ? 2020-09-10 10:35:05

1001 2020-09-10 11:35:21 home.html? ? ? 2020-09-10 10:42:55

1001 2020-09-10 11:36:10 cart.html? ? ? 2020-09-10 11:35:21

1001 2020-09-10 11:38:12 trade.html? ? ? 2020-09-10 11:36:10

1001 2020-09-10 11:38:55 payment.html? ? 2020-09-10 11:38:12

1002 2020-09-10 09:40:00 home.html? ? ? NULL

1002 2020-09-10 09:41:00 mine.html? ? ? 2020-09-10 09:40:00

1002 2020-09-10 09:42:00 favor.html? ? ? 2020-09-10 09:41:00

1003 2020-09-10 13:10:00 home.html? ? ? NULL

1003 2020-09-10 13:15:00 search.html? ? 2020-09-10 13:10:00

3析二、給每個會話添加會話id

兩個條件判斷是否為新會話：

1、before_time是否為null?

2节预、判斷上一次時間與下一次時間是否大于半小時（時間需要轉(zhuǎn)成時間戳）,如果大于30分說明是新的會話

如果是新會話叶摄，就使用concat()拼接--將user_id和時間戳拼接起來得到唯一的session_id

select

????????user_id,

????????page_time,

????????page,

????????before_time,

if( before_time is null or unix_timestamp(page_time) - unix_timestamp(before_time) > 30*60,

concat(user_id,'-',unix_timestamp(page_time)),null ) session_id

from(

? ? ? ? select

????????????????user_id,

????????????????page_time,

????????????????page,

? ? ? ? lag(page_time) over(partition by user_id order by page_time asc) before_time

????????from page_session) tmp1;

結(jié)果如下：

user_id page_time page before_time session_id

1001 2020-09-10 10:21:21 home.html? ? ? NULL? ? 1001-1599733281

1001 2020-09-10 10:28:10 good_list.html? 2020-09-10 10:21:21 NULL

1001 2020-09-10 10:35:05 good_detail.html 2020-09-10 10:28:10 NULL

1001 2020-09-10 10:42:55 cart.html? ? ? 2020-09-10 10:35:05 NULL

1001 2020-09-10 11:35:21 home.html? ? ? 2020-09-10 10:42:55 1001-1599737721

1001 2020-09-10 11:36:10 cart.html? ? ? 2020-09-10 11:35:21 NULL

1001 2020-09-10 11:38:12 trade.html? ? ? 2020-09-10 11:36:10 NULL

1001 2020-09-10 11:38:55 payment.html? ? 2020-09-10 11:38:12 NULL

1002 2020-09-10 09:40:00 home.html? ? ? NULL? ? 1002-1599730800

1002 2020-09-10 09:41:00 mine.html? ? ? 2020-09-10 09:40:00 NULL

1002 2020-09-10 09:42:00 favor.html? ? ? 2020-09-10 09:41:00 NULL

1003 2020-09-10 13:10:00 home.html? ? ? NULL? ? 1003-1599743400

1003 2020-09-10 13:15:00 search.html? ? 2020-09-10 13:10:00 NULL

4、給每個會話的其他數(shù)據(jù)都添加上對應的session_id

last_value(xx,true) --返回一組值中的最后一個值（該組通常是有序集合）安拟。

將第二個參數(shù)設(shè)置為true是忽略null值蛤吓，如果這組值中的最后一個值是null值，返回該集合中的最后一個非空值糠赦。

默認為false会傲，如果最后一個值為null，函數(shù)將返回 null拙泽。

如果所有值均為空值淌山，則返回 null。

select

????????user_id,

????????page_time,

????????page,

last_value(session_id,true) over(partition by user_id order by page_time asc) session_id

from(

????????select

????????????????user_id,

????????????????page_time,

????????????????page,

????????????????before_time,

????????if( before_time is null or unix_timestamp(page_time) - unix_timestamp(before_time) > 30*60,

????????concat(user_id,'-',unix_timestamp(page_time)),null ) session_id

????????from(

????????????????select

????????????????????????user_id,

????????????????????????page_time,

????????????????????????page,

????????????????lag(page_time) over(partition by user_id order by page_time asc) before_time

????????????????from page_session) tmp1) tmp2;

結(jié)果如下：

user_id page_time page session_id

1001 2020-09-10 10:21:21? ? home.html? ? ? 1001-1599733281

1001 2020-09-10 10:28:10? ? good_list.html? 1001-1599733281

1001 2020-09-10 10:35:05? ? good_detail.html 1001-1599733281

1001 2020-09-10 10:42:55? ? cart.html? ? ? 1001-1599733281

1001 2020-09-10 11:35:21? ? home.html? ? ? 1001-1599737721

1001 2020-09-10 11:36:10? ? cart.html? ? ? 1001-1599737721

1001 2020-09-10 11:38:12? ? trade.html? ? ? 1001-1599737721

1001 2020-09-10 11:38:55? ? payment.html? ? 1001-1599737721

1002 2020-09-10 09:40:00? ? home.html? ? ? 1002-1599730800

1002 2020-09-10 09:41:00? ? mine.html? ? ? 1002-1599730800

1002 2020-09-10 09:42:00? ? favor.html? ? ? 1002-1599730800

1003 2020-09-10 13:10:00? ? home.html? ? ? 1003-1599743400

1003 2020-09-10 13:15:00? ? search.html? ? 1003-1599743400

5顾瞻、求行為軌跡--

ROW_NUMBER()排序：會根據(jù)順序計算

select

????????user_id,

????????page_time,

????????page,

????????session_id,

row_number()over(partition by session_id order by page_time asc) step

from(

????????????????select

????????????????user_id,

????????????????page_time,

????????????????page,

????????last_value(session_id,true) over(partition by user_id order by page_time asc) session_id

????????from(

????????????????select

????????????????????????user_id,

????????????????????????page_time,

????????????????????????page,

????????????????????????before_time,

????????????????if( before_time is null or unix_timestamp(page_time) - unix_timestamp(before_time) > 30*60,

????????????????concat(user_id,'-',unix_timestamp(page_time)),null ) session_id

????????????????from(

?????????????????????????select

????????????????????????????????user_id,

????????????????????????????????page_time,

????????????????????????????????page,

????????????????????????lag(page_time) over(partition by user_id order by page_time asc) before_time

????????????????????????from page_session) tmp1) tmp2) tmp3;

結(jié)果如下：

user_id page_time page session_id step

1001 2020-09-10 10:21:21 home.html? ? ? 1001-1599733281 1

1001 2020-09-10 10:28:10 good_list.html? 1001-1599733281 2

1001 2020-09-10 10:35:05 good_detail.html 1001-1599733281 3

1001 2020-09-10 10:42:55 cart.html? ? ? 1001-1599733281 4

1001 2020-09-10 11:35:21 home.html? ? ? 1001-1599737721 1

1001 2020-09-10 11:36:10 cart.html? ? ? 1001-1599737721 2

1001 2020-09-10 11:38:12 trade.html? ? ? 1001-1599737721 3

1001 2020-09-10 11:38:55 payment.html? ? 1001-1599737721 4

1002 2020-09-10 09:40:00 home.html? ? ? 1002-1599730800 1

1002 2020-09-10 09:41:00 mine.html? ? ? 1002-1599730800 2

1002 2020-09-10 09:42:00 favor.html? ? ? 1002-1599730800 3

1003 2020-09-10 13:10:00 home.html? ? ? 1003-1599743400 1

1003 2020-09-10 13:15:00 search.html? ? 1003-1599743400 2

二艾岂、代碼實現(xiàn)：

import java.text.SimpleDateFormat

import java.util.UUID

import org.apache.spark.rdd.RDD

import org.apache.spark.sql.Dataset

object SessionTest1 {

? def main(args: Array[String]): Unit = {

? ? //需求：求得每個用戶每次會話的行為軌跡

? ? import org.apache.spark.sql.SparkSession

? ? val spark = SparkSession.builder().master("local[4]").appName("test").getOrCreate()

? ? import spark.implicits._

? ? //1、讀取數(shù)據(jù)（行類型轉(zhuǎn)為元組）

? ? val ds: Dataset[(String, String, String)] = spark.read.option("sep","\t").csv("datas/session.txt")

? ? ? .toDF("user_id","page_time","page").as[(String,String,String)]

? ? //轉(zhuǎn)為rdd操作

? ? val rdd: RDD[(String, String, String)] = ds.rdd

? ? //此時的結(jié)果

? ? //RDD(

? ? //? (1001,2020-09-10 10:21:21,home.html),

? ? //? (1001,2020-09-10 10:28:10,good_list.html),

? ? //? (1001,2020-09-10 10:35:05,good_detail.html),

? ? //? ...

? ? //? (1003,2020-09-10 13:15:00,search.html)

? ? // )

? ? //2朋其、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型--轉(zhuǎn)為樣例類

? ? val rdd2: RDD[UserAnalysis] = rdd.map{

? ? ? case(userid,timestr,page)=>

? ? ? ? //格式化時間

? ? ? ? val formatter = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")

? ? ? ? //獲得時間戳-毫秒

? ? ? ? val time = formatter.parse(timestr).getTime

? ? ? ? UserAnalysis(userid,time,timestr,page)

? ? }

? ? //此時的結(jié)果：

? ? //RDD(

? ? //? UserAnalysis(1001,1599704481000,2020-09-10 10:21:21,home.html,cdd00058-48f6-4cd8-980d-4f6966d18324,1)

? ? //? UserAnalysis(1001,1599704890000,2020-09-10 10:28:10,good_list.html,342b9112-af55-4f03-802e-e9ee4f178818,1)

? ? //? UserAnalysis(1001,1599705305000,2020-09-10 10:35:05,good_detail.html,33bf0bce-7620-478d-bfea-0f48c2321ebe,1)

? ? //? ...

? ? //? UserAnalysis(1003,1599714900000,2020-09-10 13:15:00,search.html,825d1cd1-a506-48da-92c7-253602395f3e,1))

? ? //3王浴、按照用戶id分組

? ? val rdd3: RDD[(String, Iterable[UserAnalysis])] = rdd2.groupBy(x => x.userid)

? ? //此時的結(jié)果：

? ? //RDD(

? ? //? 1001->Iterable(

? ? //? ? ? ? ? UserAnalysis(1001,1599704481000,2020-09-10 10:21:21,home.html,cdd00058-48f6-4cd8-980d-4f6966d18324,1)

? ? //? ? ? ? ? UserAnalysis(1001,1599704890000,2020-09-10 10:28:10,good_list.html,342b9112-af55-4f03-802e-e9ee4f178818,1)

? ? //? ? ? ? ? UserAnalysis(1001,1599705305000,2020-09-10 10:35:05,good_detail.html,33bf0bce-7620-478d-bfea-0f48c2321ebe,1)

? ? //? ? ? ? ? ...)

? ? //? ...

? ? //? 1003->Iterable(

? ? //? ? ? ? ? ...

? ? //? ? ? ? ? UserAnalysis(1003,1599714900000,2020-09-10 13:15:00,search.html,825d1cd1-a506-48da-92c7-253602395f3e,1)))

? ? val rdd4: RDD[UserAnalysis] = rdd3.flatMap(x=>{

? ? ? //4、對每個用戶所有數(shù)據(jù)排序

? ? ? val sortedList: List[UserAnalysis] = x._2.toList.sortBy(y=>y.time)

? ? ? //結(jié)果為：

? ? ? //List(

? ? ? //? ? UserAnalysis(1001,1599704481000,2020-09-10 10:21:21,home.html,cdd00058-48f6-4cd8-980d-4f6966d18324,1)

? ? ? //? ? UserAnalysis(1001,1599704890000,2020-09-10 10:28:10,good_list.html,342b9112-af55-4f03-802e-e9ee4f178818,1)

? ? ? //? ? UserAnalysis(1001,1599705305000,2020-09-10 10:35:05,good_detail.html,33bf0bce-7620-478d-bfea-0f48c2321ebe,1)

? ? ? //? ? ...)

? ? ? //5梅猿、針對每個用戶所有數(shù)據(jù)滑窗--每2個為一個窗口

? ? ? val slidingList: Iterator[List[UserAnalysis]] = sortedList.sliding(2)

? ? ? //結(jié)果為：

? ? ? //Iterator(

? ? ? //? ? List( UserAnalysis(1001,1599704481000,2020-09-10 10:21:21,home.html,cdd00058-48f6-4cd8-980d-4f6966d18324,1),

? ? ? //? ? ? ? ? UserAnalysis(1001,1599704890000,2020-09-10 10:28:10,good_list.html,342b9112-af55-4f03-802e-e9ee4f178818,1))

? ? ? //? ? List( UserAnalysis(1001,1599704890000,2020-09-10 10:28:10,good_list.html,05899882-50bb-4c21-8cbf-32cae82c27f1,1),

? ? ? //? ? ? ? ? UserAnalysis(1001,1599705305000,2020-09-10 10:35:05,good_detail.html,4dd73745-b572-4304-a9ff-3b64d7b95b67,1) )

? ? ? //? ? ....

? ? ? // )

? ? ? //6氓辣、判斷每個窗口中兩個數(shù)據(jù)是否屬于同一個session，如果屬于同一個會話,修改session袱蚓，step

? ? ? slidingList.foreach(list=>{

? ? ? ? //取出窗口中的第一個數(shù)據(jù)

? ? ? ? val first = list.head

? ? ? ? //取出窗口中的第二個數(shù)據(jù)

? ? ? ? val next = list.last

? ? ? ? //判斷第一個數(shù)據(jù)和下一個數(shù)據(jù)的時間是否在30分鐘內(nèi)

? ? ? ? if (next.time-first.time <= 30*60*1000){

? ? ? ? ? //屬于同一個會話钞啸，那么下一條數(shù)據(jù)的session和上一條一樣

? ? ? ? ? next.session=first.session

? ? ? ? ? //屬于同一個會話，那么下一條數(shù)據(jù)的軌跡step+1

? ? ? ? ? next.step=first.step+1

? ? ? ? }

? ? ? })

? ? ? //返回樣例類對象（樣例類對象對應的session和step已經(jīng)修改了）

? ? ? x._2

? ? })

? ? //7喇潘、結(jié)果展示

? ? rdd4.foreach(println)

? ? //結(jié)果：

? ? //UserAnalysis(1001,1599704481000,2020-09-10 10:21:21,home.html,d341fd8b-333d-43ae-8ea2-795a5b544b6a,1)

? ? //UserAnalysis(1001,1599704890000,2020-09-10 10:28:10,good_list.html,d341fd8b-333d-43ae-8ea2-795a5b544b6a,2)

? ? //UserAnalysis(1001,1599705305000,2020-09-10 10:35:05,good_detail.html,d341fd8b-333d-43ae-8ea2-795a5b544b6a,3)

? ? //UserAnalysis(1001,1599705775000,2020-09-10 10:42:55,cart.html,d341fd8b-333d-43ae-8ea2-795a5b544b6a,4)

? ? //UserAnalysis(1001,1599708921000,2020-09-10 11:35:21,home.html,7de3b33f-a476-407d-9dd6-a763130130d2,1)

? ? //UserAnalysis(1001,1599708970000,2020-09-10 11:36:10,cart.html,7de3b33f-a476-407d-9dd6-a763130130d2,2)

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}

//UUID（Universally Unique IDentifier）全局唯一標識符,是指在一臺機器上生成的數(shù)字体斩，它保證對在同一時空中的所有機器都是唯一的

//UUID.randomUUID().toString()是javaJDK（1.5以上的版本）提供的一個自動生成主鍵的方法，它生成的是以為32位的數(shù)字和字母組合的字符颖低，中間還參雜著4個 - 符號絮吵。

case class UserAnalysis(userid:String,time:Long,timestr:String,page:String,var session:String = UUID.randomUUID().toString,var step:Int=1)

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spark+hive開窗函數(shù)練習：求用戶每次會話的行為軌跡

數(shù)據(jù)：

需求:?

要求結(jié)果如下：

一仅醇、sql語句：

1、建表：

2魔种、按時間排序-升序,按user_id分組,使用開窗函數(shù)lag()獲得上一條的時間

結(jié)果如下：

3析二、給每個會話添加會話id

結(jié)果如下：

4、給每個會話的其他數(shù)據(jù)都添加上對應的session_id

結(jié)果如下：

5顾瞻、求行為軌跡--

結(jié)果如下：

二艾岂、代碼實現(xiàn)：

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