当前位置: 首页 > article >正文

Hive面试题-- hive中查询用户连续三天登录记录的实现与解析

在数据分析中,经常会遇到需要分析用户行为连续性的问题,比如查询用户连续三天登录的情况。本文将基于 Hive 来解决这个问题,并详细解释每一步的代码。

一、问题背景与数据准备

我们有一个用户登录记录表,包含两个字段:id(用户标识)和 dt(登录日期)。数据示例如下:

1 2024-04-25 
1 2024-04-26 
1 2024-04-27
1 2024-04-28
1 2024-04-30
1 2024-05-01
1 2024-05-02
1 2024-05-04
1 2024-05-05
2 2024-04-25
2 2024-04-28
2 2024-05-02
2 2024-05-03
2 2024-05-04

首先,我们需要创建表并加载数据:

--建表
create table user_log(
  id int,
  dt string
)
row format delimited
fields terminated by '\t';
load data local inpath '/home/hivedata/lianxu.txt' into table user_log;

这里创建了一个名为 user_log 的表,定义了 id 为整型,dt 为字符串类型(假设日期以字符串形式存储)。通过指定行格式和字段分隔符,并使用 load data 语句将本地路径下的数据文件加载到表中。

二、求解每行日期后面第三行的日期和真正第三天的日期

--第一步:求解每行日期后面第三行的日期 lead()和 真正第三天的日期
select*,
      lead(dt,2) over(partition by id order by dt) later3dt,
      date_add(dt,2) true3dt
    from user_log;
  • lead(dt,2) over(partition by id order by dt)lead 函数用于获取当前行之后第 n 行(这里 n = 2)的值。通过 partition by id 按照用户 id 进行分区,在每个分区内按照登录日期 dt 排序。这样对于每个用户的登录记录,会得到当前登录日期之后第 2 个登录日期的值,将其命名为 later3dt
  • date_add(dt,2):使用 date_add 函数计算当前登录日期加上 2 天的日期,即真正的第三天日期,将其命名为 true3dt。这一步的结果是在原表数据基础上增加了两列,方便后续判断是否连续登录三天。

三、判断是否连续登录三天

--第二步:判断是否连续登录三天
with t as (
  select*,
  lead(dt,2) over(partition by id order by dt) later3dt,
  date_add(dt,2) true3dt
  from user_log
) select *,if(later3dt==true3dt,1,0) num from t;

 这里使用了一个公共表达式(CTE)t,它复用了上一步的查询结果。然后通过 if 函数判断 later3dt(通过 lead 函数得到的第三天日期)和 true3dt(通过 date_add 计算得到的第三天日期)是否相等。如果相等,表示这是连续登录三天中的第一天,标记为 1,否则标记为 0,新增的列名为 num

 四、筛选出连续登录三天的每个起始日期

--第三步:筛选出连续登录三天的每个起始日期
with t as (
  select*,
  lead(dt,2) over(partition by id order by dt) later3dt,
  date_add(dt,2) true3dt
  from user_log
),t1 as (
  select *,if(later3dt==true3dt,1,0) num from t
)select * from t1 where num=1;

这里再次使用 CTE,t1 是在上一步的基础上得到的结果。通过 where 子句筛选出 num = 1 的记录,即连续登录三天的起始日期记录。

五、表合并求最终结果(和一个三行的表进行合并)(笛卡尔积) 

-- 第四步:表合并求最终结果(和一个三行的表进行合并)(笛卡尔积)
with t as (
  select*,
  lead(dt,2) over(partition by id order by dt) later3dt,
  date_add(dt,2) true3dt
  from user_log
),t1 as (
  select *,if(later3dt==true3dt,1,0) num from t
),t2 as (
  select * from t1 where num=1
) select id,dt,list,date_add(dt,d.list) dt2  from t2,(select explode(array(0,1,2)) list) d;
  • 首先,通过前面的步骤得到了 t2,它是连续登录三天的起始日期记录。
  • 然后,通过 (select explode(array(0,1,2)) list) 创建了一个临时数据集,它包含值为 0、1、2 的一列 list
  • 最后,通过笛卡尔积将 t2 和这个临时数据集合并。对于每个起始日期记录,通过 date_add(dt,d.list) 计算出连续三天的日期,其中 d.list 分别为 0、1、2,从而得到用户连续三天登录的所有日期记录,最终结果包含用户 id、起始登录日期 dt、临时数据集中的值 list(这里用于计算连续日期)以及计算后的连续登录日期 dt2

通过以上步骤,我们成功地在 Hive 中查询出了用户连续三天登录的所有数据记录,这种方法可以帮助我们更好地分析用户登录行为的连续性。希望这篇文章对你理解和解决类似问题有所帮助。


http://www.kler.cn/a/383646.html

相关文章:

  • 汽修行业员工培训SOP的智能化搭建
  • 【算法】递归+深搜+哈希表:889.根据前序和后序遍历构造二叉树
  • 网站架构知识之Ansible(day020)
  • 【Python】怎么创建一个新的conda环境,并在其中安装所需的软件包
  • 【Golang】validator库的使用
  • 站长推荐使用站群服务器的原因
  • 【码农日常】Vscode Clangd初始化失败(Win10)
  • M1M2 MAC安装windows11 虚拟机的全过程
  • CSS中常见的两列布局、三列布局、百分比和多行多列布局!
  • 13.React useTimeout
  • 服务器虚拟化:现代IT基础设施的基石
  • 【660】基于SSM+Vue的在线学习系统设计与实现
  • 数据库_SQLite3
  • 防止事件冒泡和防止触发子元素
  • Oracle视频基础1.4.4练习
  • python数据结构基础(6)
  • elementui中的新增弹窗在新增数据成功后再新增 发现数据无法清除解决方法
  • 一元二次函数的最值公式
  • EV录屏好用吗?盘点2024年10款专业好用的录屏软件。
  • 【wxWidgets GUI设计教程 - 高级布局与窗口管理】
  • 【大模型系列】Video-XL(2024.10)
  • php rides限制访问频率
  • uniapp学习(010-2 实现抖音小程序上线)
  • 【ChatGPT】如何将ChatGPT的回答与外部数据进行结合
  • ThingsBoard规则链节点:Push to Edge节点详解
  • Yarn介绍 | 组成 | 工作流程