


Bagaimanakah Fungsi Spark SQL Window Mengenalpasti Tempoh Aktiviti Pengguna Berdasarkan Keadaan Temporal yang Kompleks?
Gunakan fungsi tetingkap Spark SQL untuk mengenal pasti kitaran aktiviti pengguna berdasarkan keadaan masa yang kompleks
Fungsi tetingkap Spark SQL menyediakan mekanisme yang berkuasa untuk melakukan pengiraan pada set baris dalam julat masa atau partition yang ditentukan. Aplikasi biasa adalah untuk menentukan permulaan kitaran aktiviti pengguna berdasarkan keadaan tertentu.
Tetingkap definisi
Untuk melakukan ini, kami mentakrifkan dua tetingkap:
-
userWindow: Dibahagikan mengikut
user_name
dan diisih mengikutlogin_date
. -
userSessionWindow: Dibahagikan oleh
user_name
dansession
untuk ditentukan kemudian.
Mengenal pasti permulaan sesi baharu
Kunci untuk menentukan bila sesi baharu bermula ialah membandingkan tarikh log masuk baris berturut-turut. Jika perbezaan antara dua tarikh log masuk berturut-turut adalah lebih daripada 5 hari, sesi baharu dikenal pasti. Kami menangkap ini menggunakan kod berikut:
val newSession = (coalesce( datediff($"login_date", lag($"login_date", 1).over(userWindow)), lit(0) ) > 5).cast("bigint")
Tetapkan ID sesi
Kini kita boleh menetapkan ID sesi pada setiap baris dengan menjumlahkan nilai userWindow
pada newSession
:
val sessionized = df.withColumn("session", sum(newSession).over(userWindow))
Sahkan tarikh aktif
Akhir sekali, kami menentukan tarikh userSessionWindow
untuk setiap sesi dengan mencari login_date
terkecil dalam setiap became_active
:
val result = sessionized .withColumn("became_active", min($"login_date").over(userSessionWindow)) .drop("session")
Contoh
Gunakan data sampel yang disediakan:
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")
Hasilnya ialah:
<code>+----------------+----------+-------------+ | user_name|login_date|became_active| +----------------+----------+-------------+ | OprahWinfreyJr|2012-01-10| 2012-01-10| |SirChillingtonIV|2012-01-04| 2012-01-04| |SirChillingtonIV|2012-01-11| 2012-01-11| |SirChillingtonIV|2012-01-14| 2012-01-11| |SirChillingtonIV|2012-08-11| 2012-08-11| |Booooooo99900098|2012-01-04| 2012-01-04| |Booooooo99900098|2012-01-06| 2012-01-04| +----------------+----------+-------------+</code>
Ini menunjukkan cara menggunakan fungsi tetingkap dalam Spark SQL untuk menentukan keadaan kompleks pada data temporal dengan cekap.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Fungsi Spark SQL Window Mengenalpasti Tempoh Aktiviti Pengguna Berdasarkan Keadaan Temporal yang Kompleks?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Peranan utama MySQL dalam aplikasi web adalah untuk menyimpan dan mengurus data. 1.MYSQL dengan cekap memproses maklumat pengguna, katalog produk, rekod urus niaga dan data lain. 2. Melalui pertanyaan SQL, pemaju boleh mengekstrak maklumat dari pangkalan data untuk menghasilkan kandungan dinamik. 3.MYSQL berfungsi berdasarkan model klien-pelayan untuk memastikan kelajuan pertanyaan yang boleh diterima.

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data relasi sumber terbuka, terutamanya digunakan untuk menyimpan dan mengambil data dengan cepat dan boleh dipercayai. Prinsip kerjanya termasuk permintaan pelanggan, resolusi pertanyaan, pelaksanaan pertanyaan dan hasil pulangan. Contoh penggunaan termasuk membuat jadual, memasukkan dan menanyakan data, dan ciri -ciri canggih seperti Operasi Join. Kesalahan umum melibatkan sintaks SQL, jenis data, dan keizinan, dan cadangan pengoptimuman termasuk penggunaan indeks, pertanyaan yang dioptimumkan, dan pembahagian jadual.

Kedudukan MySQL dalam pangkalan data dan pengaturcaraan sangat penting. Ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam pelbagai senario aplikasi. 1) MySQL menyediakan fungsi penyimpanan data, organisasi dan pengambilan data yang cekap, sistem sokongan web, mudah alih dan perusahaan. 2) Ia menggunakan seni bina pelanggan-pelayan, menyokong pelbagai enjin penyimpanan dan pengoptimuman indeks. 3) Penggunaan asas termasuk membuat jadual dan memasukkan data, dan penggunaan lanjutan melibatkan pelbagai meja dan pertanyaan kompleks. 4) Soalan -soalan yang sering ditanya seperti kesilapan sintaks SQL dan isu -isu prestasi boleh disahpepijat melalui arahan jelas dan log pertanyaan perlahan. 5) Kaedah pengoptimuman prestasi termasuk penggunaan indeks rasional, pertanyaan yang dioptimumkan dan penggunaan cache. Amalan terbaik termasuk menggunakan urus niaga dan preparedStatemen

MySQL dipilih untuk prestasi, kebolehpercayaan, kemudahan penggunaan, dan sokongan komuniti. 1.MYSQL Menyediakan fungsi penyimpanan dan pengambilan data yang cekap, menyokong pelbagai jenis data dan operasi pertanyaan lanjutan. 2. Mengamalkan seni bina pelanggan-pelayan dan enjin penyimpanan berganda untuk menyokong urus niaga dan pengoptimuman pertanyaan. 3. Mudah digunakan, menyokong pelbagai sistem operasi dan bahasa pengaturcaraan. 4. Mempunyai sokongan komuniti yang kuat dan menyediakan sumber dan penyelesaian yang kaya.

Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, MySQL digunakan terutamanya untuk menyimpan dan mengurus data, manakala bahasa lain seperti Python, Java, dan C digunakan untuk pemprosesan logik dan pembangunan aplikasi. MySQL terkenal dengan prestasi tinggi, skalabilitas dan sokongan silang platform, sesuai untuk keperluan pengurusan data, sementara bahasa lain mempunyai kelebihan dalam bidang masing-masing seperti analisis data, aplikasi perusahaan, dan pengaturcaraan sistem.

MySQL sesuai untuk perusahaan kecil dan besar. 1) Perniagaan kecil boleh menggunakan MySQL untuk pengurusan data asas, seperti menyimpan maklumat pelanggan. 2) Perusahaan besar boleh menggunakan MySQL untuk memproses data besar dan logik perniagaan yang kompleks untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan dan pemprosesan transaksi.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.
