Spark SQL ウィンドウ関数は、セッションベースの有効期限を使用してユーザーのアクティブ化日をどのように決定できますか?

Spark SQL ウィンドウ関数と複雑な条件

ユーザーのログイン詳細を含む DataFrame があり、Web サイトでのアクティブ化日を示す列を追加するとします。ただし、注意点があります。ユーザーのアクティビティ期間は一定期間が経過すると期限切れになり、再度ログインするとアクティベーション日がリセットされます。

この問題は、Spark SQL のウィンドウ関数を使用して解決できます。ここに 1 つの方法があります:

ステップ 1: ウィンドウを定義する

<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>

ステップ 2: 新しいセッションの開始を検出する

<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>

ステップ 3: 各セッションの最も早い日付を見つける

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

この方法では、スライディング ウィンドウを使用してデータをユーザーごとに分割し、ログイン日ごとに並べ替えます。次に、同じセッション ID を持つ行をグループ化してセッション ウィンドウを定義します。新しいセッションの開始を検出し (newSession)、各セッションの最も早いログイン日を計算する (became_active) ことで、望ましい結果を得ることができます。

Spark の最新の改善点

Spark 3.2 以降では、セッション ウィンドウがネイティブにサポートされているため、上記のソリューションがさらに簡単になります。詳細については公式ドキュメントを参照してください。

以上がSpark SQL ウィンドウ関数は、セッションベースの有効期限を使用してユーザーのアクティブ化日をどのように決定できますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。