背景

对用户每天的访问次数进行统计时，需要对用户访问页面相邻的时间间隔小于30分钟归并为一组（算是一次），这样可以统计出用户每天的访问次数（忽略隔天问题）。这个问题如果用python来处理可能比较方便，可以循环遍历每行，进行两两之间的比较。利用Hive来处理数据，劣势就是不能循环遍历不够灵活，但是也能处理，只是过程相对比较复杂

模拟数据与预想的效果

归并分组

创建测试数据

--创建临时表
create table test.tmp_datashare
(user_id string comment '用户id',
url string comment '网页',
create_time string comment '访问时间')
comment '用户访问日志'
row format delimited fields terminated by '\t' lines terminated by '\n';

--加载数据
load data local inpath '/tmp/datashare.txt' overwrite into table test.tmp_datashare;

测试数据：

测试数据

数据处理过程

• 数据处理的难点：
  1、时间处理需要用到 UNIX_TIMESTAMP 转换为时间戳
  2、运用窗口函数 LAG 提取前一行的访问时间
  3、再次运用窗口函数 SUM 进行归并分组

• 具体代码如下：

with a as (select user_id,url,create_time,
            lag(create_time,1) over(partition by user_id order by create_time) as last_1_time
        from clwtest.tmp_datashare
    ),
    b as (select user_id,url,create_time,
        case 
            when last_1_time is null then 1
            when (unix_timestamp(create_time,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss')-
                unix_timestamp(last_1_time,'yyyy-MM-dd HH:mm:ss'))/60<30 then 0
            else 1
        end as group_tmp
    from a
    ),
    c as (select user_id,url,create_time,
        sum(group_tmp) over(partition by user_id order by create_time) as group_id
    from b
    )
select user_id,url,create_time,group_id
from c
order by user_id,create_time

• 结果数据：
  结果数据

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