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Hive函数重要应用案例（窗口函数、拉链表）

时间：2022-11-11 14:45:33浏览次数：57  
标签：03 01 函数 22 拉链 userid 用户 Hive 2021

五、窗口函数应用实例

5.1 连续登陆用户

需求

当前有一份用户登录数据如下图所示，数据中有两个字段，分别是userId和loginTime。
img

userId表示唯一的用户ID，唯一标识一个用户，loginTime表示用户的登录日期，例如第一条数据就表示A在2021年3月22日登录了。

现在需要对用户的登录次数进行统计，得到连续登陆N（N>=2）天的用户。

例如统计连续两天的登录的用户，需要返回A和C，因为A在22/23/24都登录了，所以肯定是连续两天登录，C在22和23号登录了，所以也是连续两天登录的。

例如统计连续三天的登录的用户，只能返回A，因为只有A是连续三天登录的。

分析

基于以上的需求根据数据寻找规律，要想得到连续登陆用户，必须找到两个相同用户ID的行之间登陆日期之间的关系。

例如：统计连续登陆两天的用户，只要用户ID相等，并且登陆日期之间相差1天即可。基于这个规律，我们有两种方案可以实现该需求。

方案一：实现表中的数据自连接，构建笛卡尔积，在结果中找到符合条件的id即可

方案二：使用窗口函数来实现

建表

  • 创建表
-- 切换数据库
use db_function;

-- 建表
create table tb_login(
  userid string,
  logintime string
) row format delimited fields terminated by '\t';
  • 创建数据：vim /export/data/login.log
A       2021-03-22
B       2021-03-22
C       2021-03-22
A       2021-03-23
C       2021-03-23
A       2021-03-24
B       2021-03-24
  • 加载数据
load data local inpath '/export/data/login.log' into table tb_login;
  • 查询数据
select * from tb_login;

img

方案一：自连接过滤实现

  • 构建笛卡尔积
select
  a.userid as a_userid,
  a.logintime as a_logintime,
  b.userid as b_userid,
  b.logintime as b_logintime
from tb_login a,tb_login b;
  • 查看数据
+-----------+--------------+-----------+--------------+
| A_USERID  | A_LOGINTIME  | B_USERID  | B_LOGINTIME  |
+-----------+--------------+-----------+--------------+
| A         | 2021-03-22   | A         | 2021-03-22   |
| B         | 2021-03-22   | A         | 2021-03-22   |
| C         | 2021-03-22   | A         | 2021-03-22   |
| A         | 2021-03-23   | A         | 2021-03-22   |
| C         | 2021-03-23   | A         | 2021-03-22   |
| A         | 2021-03-24   | A         | 2021-03-22   |
| B         | 2021-03-24   | A         | 2021-03-22   |
| A         | 2021-03-22   | B         | 2021-03-22   |
| B         | 2021-03-22   | B         | 2021-03-22   |
| C         | 2021-03-22   | B         | 2021-03-22   |
| A         | 2021-03-23   | B         | 2021-03-22   |
| C         | 2021-03-23   | B         | 2021-03-22   |
| A         | 2021-03-24   | B         | 2021-03-22   |
| B         | 2021-03-24   | B         | 2021-03-22   |
| A         | 2021-03-22   | C         | 2021-03-22   |
| B         | 2021-03-22   | C         | 2021-03-22   |
| C         | 2021-03-22   | C         | 2021-03-22   |
| A         | 2021-03-23   | C         | 2021-03-22   |
| C         | 2021-03-23   | C         | 2021-03-22   |
| A         | 2021-03-24   | C         | 2021-03-22   |
| B         | 2021-03-24   | C         | 2021-03-22   |
| A         | 2021-03-22   | A         | 2021-03-23   |
| B         | 2021-03-22   | A         | 2021-03-23   |
| C         | 2021-03-22   | A         | 2021-03-23   |
| A         | 2021-03-23   | A         | 2021-03-23   |
| C         | 2021-03-23   | A         | 2021-03-23   |
| A         | 2021-03-24   | A         | 2021-03-23   |
| B         | 2021-03-24   | A         | 2021-03-23   |
| A         | 2021-03-22   | C         | 2021-03-23   |
| B         | 2021-03-22   | C         | 2021-03-23   |
| C         | 2021-03-22   | C         | 2021-03-23   |
| A         | 2021-03-23   | C         | 2021-03-23   |
| C         | 2021-03-23   | C         | 2021-03-23   |
| A         | 2021-03-24   | C         | 2021-03-23   |
| B         | 2021-03-24   | C         | 2021-03-23   |
| A         | 2021-03-22   | A         | 2021-03-24   |
| B         | 2021-03-22   | A         | 2021-03-24   |
| C         | 2021-03-22   | A         | 2021-03-24   |
| A         | 2021-03-23   | A         | 2021-03-24   |
| C         | 2021-03-23   | A         | 2021-03-24   |
| A         | 2021-03-24   | A         | 2021-03-24   |
| B         | 2021-03-24   | A         | 2021-03-24   |
| A         | 2021-03-22   | B         | 2021-03-24   |
| B         | 2021-03-22   | B         | 2021-03-24   |
| C         | 2021-03-22   | B         | 2021-03-24   |
| A         | 2021-03-23   | B         | 2021-03-24   |
| C         | 2021-03-23   | B         | 2021-03-24   |
| A         | 2021-03-24   | B         | 2021-03-24   |
| B         | 2021-03-24   | B         | 2021-03-24   |
+-----------+--------------+-----------+--------------+
  • 保存为表
create table tb_login_tmp as
select
  a.userid as a_userid,
  a.logintime as a_logintime,
  b.userid as b_userid,
  b.logintime as b_logintime
from tb_login a,tb_login b;
  • 过滤数据：用户id相同并且登陆日期相差1
select
  a_userid,a_logintime,b_userid,b_logintime
from tb_login_tmp
where a_userid = b_userid
and cast(substr(a_logintime,9,2) as int) - 1 = cast(substr(b_logintime,9,2) as int);

img

  • 统计连续登陆两天的用户
select
  distinct a_userid
from tb_login_tmp
where a_userid = b_userid
and cast(substr(a_logintime,9,2) as int) - 1 = cast(substr(b_logintime,9,2) as int);

img

  • 问题

如果现在需要统计连续3天的用户个数，如何实现呢？或者说需要统计连续5天、连续7天、连续10天、连续30天登陆的用户如何进行计算呢？

如果使用自连接的方式会非常的麻烦才能实现统计连续登陆两天以上的用户，并且性能很差，所以我们需要使用第二种方式来实现。

方案二：窗口函数实现

窗口函数lead

  • 功能：用于从当前数据中基于当前行的数据向后偏移取值

  • 语法：lead(colName，N，defautValue)

    • colName：取哪一列的值
    • N：向后偏移N行
    • defaultValue：如果取不到返回的默认值

  • 分析

当前数据中记录了每个用户每一次登陆的日期，一个用户在一天只有1条信息，我们可以基于用户的登陆信息，找到如下规律：

连续两天登陆 ： 用户下次登陆时间 = 本次登陆以后的第二天

连续三天登陆 ： 用户下下次登陆时间 = 本次登陆以后的第三天
……依次类推。

我们可以对用户ID进行分区，按照登陆时间进行排序，通过lead函数计算出用户下次登陆时间，通过日期函数计算出登陆以后第二天的日期，如果相等即为连续两天登录。

  • 统计连续2天登录
select
  userid,
  logintime,
  -- 本次登陆日期的第二天
  date_add(logintime,1) as nextday,
  -- 按照用户id分区，按照登陆日期排序，取下一次登陆时间，取不到就为0
  lead(logintime,1,0) over (partition by userid order by logintime) as nextlogin
from tb_login;

img

with t1 as (
  select
    userid,
    logintime,
    -- 本次登陆日期的第二天
      date_add(logintime,1) as nextday,
    -- 按照用户id分区，按照登陆日期排序，取下一次登陆时间，取不到就为0
     lead(logintime,1,0) over (partition by userid order by logintime) as nextlogin
from tb_login )
select distinct userid from t1 where nextday = nextlogin;
  • 统计连续3天登录
select
  userid,
  logintime,
  -- 本次登陆日期的第三天
  date_add(logintime,2) as nextday,
  -- 按照用户id分区，按照登陆日期排序，取下下一次登陆时间，取不到就为0
  lead(logintime,2,0) over (partition by userid order by logintime) as nextlogin
from tb_login;

img

with t1 as (
select
  userid,
  logintime,
  -- 本次登陆日期的第三天
  date_add(logintime,2) as nextday,
  -- 按照用户id分区，按照登陆日期排序，取下下一次登陆时间，取不到就为0
  lead(logintime,2,0) over (partition by userid order by logintime) as nextlogin
from tb_login )
select distinct userid from t1 where nextday = nextlogin;
  • 统计连续N天登录
select
  userid,
  logintime,
  -- 本次登陆日期的第N天
  date_add(logintime,N-1) as nextday,
  -- 按照用户id分区，按照登陆日期排序，取下下一次登陆时间，取不到就为0
  lead(logintime,N-1,0) over (partition by userid order by logintime) as nextlogin
from tb_login;

5.2 级联累加求和

需求

当前有一份消费数据如下，记录了每个用户在每个月的所有消费记录，数据表中一共有三列：

img

  • userId：用户唯一id，唯一标识一个用户
  • mth：用户消费的月份，一个用户可以在一个月多次消费
  • money：用户每次消费的金额

现在需要基于用户每个月的多次消费的记录进行分析，统计得到每个用户在每个月的消费总金额以及当前累计消费总金额，最后结果如下：
img

以用户A为例：
A在2021年1月份，共四次消费，分别消费5元、15元、8元、5元，所以本月共消费33元，累计消费33元。
A在2021年2月份，共两次消费，分别消费4元、6元，所以本月共消费10元，累计消费43元。

分析

如果要实现以上需求，首先要统计出每个用户每个月的消费总金额，分组实现集合，但是需要按照用户ID，将该用户这个月之前的所有月份的消费总金额进行累加实现。该需求可以通过两种方案来实现：
方案一：分组统计每个用户每个月的消费金额，然后构建自连接，根据条件分组聚合
方案二：分组统计每个用户每个月的消费金额，然后使用窗口聚合函数实现

建表

  • 创建表
-- 切换数据库
use db_function;

-- 建表
create table tb_money(
  userid string,
  mth string,
  money int
) row format delimited fields terminated by '\t';
  • 创建数据：vim /export/data/money.tsv
A    2021-01    5
A    2021-01    15
B    2021-01    5
A    2021-01    8
B    2021-01    25
A    2021-01    5
A    2021-02    4
A    2021-02    6
B    2021-02    10
B    2021-02    5
A    2021-03    7
B    2021-03    9
A    2021-03    11
B    2021-03    6
  • 加载数据
load data local inpath '/export/data/money.tsv' into table tb_money;
  • 查询数据
select * from tb_money;

img

  • 统计得到每个用户每个月的消费总金额
create table tb_money_mtn as
select
  userid,
  mth,
  sum(money) as m_money
from tb_money
group by userid,mth;

img

方案一：自连接分组聚合

  • 基于每个用户每个月的消费总金额进行自连接
select
  a.userid as auserid,
  a.mth as amth,
  a.m_money as am_money,
  b.userid as buserid,
  b.mth as bmth,
  b.m_money as bm_money
from tb_money_mtn a join tb_money_mtn b on a.userid = b.userid;

img

  • 将每个月之前月份的数据过滤出来
select
  a.userid as auserid,
  a.mth as amth,
  a.m_money as am_money,
  b.userid as buserid,
  b.mth as bmth,
  b.m_money as bm_money
from tb_money_mtn a join tb_money_mtn b on a.userid = b.userid
where a.mth >= b.mth;

img

  • 对每个用户每个月的金额进行分组，聚合之前月份的消费金额
select
  a.userid as auserid,
  a.mth as amth,
  a.m_money as am_money,
  sum(b.m_money) as t_money
from tb_money_mtn a join tb_money_mtn b on a.userid = b.userid
where a.mth >= b.mth
group by a.userid,a.mth,a.m_money;

img

方案二：窗口函数实现

  • 窗口函数sum
  • 功能：用于实现基于窗口的数据求和
  • 语法：sum(colName) over (partition by col order by col)

colName：对某一列的值进行求和

  • 分析

基于每个用户每个月的消费金额，可以通过窗口函数对用户进行分区，按照月份排序，然后基于聚合窗口，从每个分区的第一行累加到当前和，即可得到累计消费金额。

  • 统计每个用户每个月消费金额及累计总金额
select
    userid,
    mth,
    m_money,
    sum(m_money) over (partition by userid order by mth) as t_money
from tb_money_mtn;

img

5.3 分组TopN

需求

工作中经常需要实现TopN的需求，例如热门商品Top10、热门话题Top20、热门搜索Top10、地区用户Top10等等，TopN是大数据业务分析中最常见的需求。
img

普通的TopN只要基于数据进行排序，然后基于排序后的结果取前N个即可，相对简单，但是在TopN中有一种特殊的TopN计算，叫做分组TopN。

分组TopN指的是基于数据进行分组，从每个组内取TopN，不再基于全局取TopN。如果要实现分组取TopN就相对麻烦。

例如：现在有一份数据如下，记录这所有员工的信息：

img

如果现在有一个需求：查询每个部门薪资最高的员工的薪水，这个可以直接基于表中数据分组查询得到

select deptno,max(salary) from tb_emp group by deptno;

但是如果现在需求修改为：统计查询每个部门薪资最高的前两名员工的薪水，这时候应该如何实现呢？

分析

根据上述需求，这种情况下是无法根据group by分组聚合实现的，因为分组聚合只能实现返回一条聚合的结果，但是需求中需要每个部门返回薪资最高的前两名，有两条结果，这时候就需要用到窗口函数中的分区来实现了。

建表

  • 创建表
-- 切换数据库
use db_function;

-- 建表
create table tb_emp(
   empno string,
   ename string,
   job string,
   managerid string,
   hiredate string,
   salary double,
   bonus double,
   deptno string
) row format delimited fields terminated by '\t';
  • 创建数据：vim /export/data/emp.txt
7369    SMITH    CLERK    7902    1980-12-17    800.00        20
7499    ALLEN    SALESMAN    7698    1981-2-20    1600.00    300.00    30
7521    WARD    SALESMAN    7698    1981-2-22    1250.00    500.00    30
7566    JONES    MANAGER    7839    1981-4-2    2975.00        20
7654    MARTIN    SALESMAN    7698    1981-9-28    1250.00    1400.00    30
7698    BLAKE    MANAGER    7839    1981-5-1    2850.00        30
7782    CLARK    MANAGER    7839    1981-6-9    2450.00        10
7788    SCOTT    ANALYST    7566    1987-4-19    3000.00        20
7839    KING    PRESIDENT        1981-11-17    5000.00        10
7844    TURNER    SALESMAN    7698    1981-9-8    1500.00    0.00    30
7876    ADAMS    CLERK    7788    1987-5-23    1100.00        20
7900    JAMES    CLERK    7698    1981-12-3    950.00        30
7902    FORD    ANALYST    7566    1981-12-3    3000.00        20
7934    MILLER    CLERK    7782    1982-1-23    1300.00        10
  • 加载数据
load data local inpath '/export/data/emp.txt' into table tb_emp;
  • 查询数据
select empno,ename,salary,deptno from tb_emp;

img

实现

  • TopN函数：row_number、rank、dense_rank

row_number：对每个分区的数据进行编号，如果值相同，继续编号
rank：对每个分区的数据进行编号，如果值相同，编号相同，但留下空位
dense_rank：对每个分区的数据进行编号，如果值相同，编号相同，不留下空位

基于row_number实现，按照部门分区，每个部门内部按照薪水降序排序

select
       empno,
       ename,
       salary,
       deptno,
       row_number() over (partition by deptno order by salary desc) as rn
from tb_emp;

img

  • 过滤每个部门的薪资最高的前两名
with t1 as (
select
       empno,
       ename,
       salary,
       deptno,
       row_number() over (partition by deptno order by salary desc) as rn
from tb_emp )
select * from t1 where rn < 3;

img

六、拉链表的设计与实现

6. 1 数据同步问题

数据同步的场景

Hive在实际工作中主要用于构建离线数据仓库，定期的从各种数据源中同步采集数据到Hive中，经过分层转换提供数据应用。例如，每天需要从MySQL中同步最新的订单信息、用户信息、店铺信息等到数据仓库中，进行订单分析、用户分析。

例如：MySQL中有一张用户表：tb_user，每个用户注册完成以后，就会在用户表中新增该用户的信息，记录该用户的id、手机号码、用户名、性别、地址等信息。
img

每天都会有用户注册，产生新的用户信息，我们每天都需要将MySQL中的用户数据同步到Hive数据仓库中，在做用户分析时，需要对用户的信息做统计分析，例如统计新增用户的个数、总用户个数、用户性别分布、地区分布、运营商分布等指标。

数据同步的问题

在实现数据仓库数据同步的过程中，我们必须保证Hive中的数据与MySQL中的数据是一致的，这样才能确保我们最终分析出来的结果是准确的，没有问题的，但是在实现同步的过程中，这里会面临一个问题：如果MySQL中的数据发生了修改，Hive中如何存储被修改的数据？
例如以下情况

  • 2021-01-01：MySQL中有10条用户信息

img

  • 2021-01-02：Hive进行数据分析，将MySQL中的数据同步

img

  • 2021-01-02：MySQL中新增2条用户注册数据，并且有1条用户数据发生更新

img

新增两条用户数据011和012
008的addr发生了更新，从gz更新为sh

2021-01-03：Hive需要对2号的数据进行同步更新处理
问题：新增的数据会直接加载到Hive表中，但是更新的数据如何存储在Hive表中？

解决方案

方案一：在Hive中用新的addr覆盖008的老的addr，直接更新
img

优点：实现最简单，使用起来最方便
缺点：没有历史状态，008的地址是1月2号在sh，但是1月2号之前是在gz的，如果要查询008的1月2号之前的addr就无法查询，也不能使用sh代替

方案二：每次数据改变，根据日期构建一份全量的快照表，每天一张表

2021-01-02：Hive中有一张表tb_user_2021-01-02

img

2021-01-03：Hive中有一张表tb_user_2021-01-03
img

优点：记录了所有数据在不同时间的状态
缺点：冗余存储了很多没有发生变化的数据，导致存储的数据量过大

方案三：构建拉链表，通过时间标记发生变化的数据的每种状态的时间周期

img

6.2 拉链表的设计

功能与应用场景

拉链表专门用于解决在数据仓库中数据发生变化如何实现数据存储的问题，如果直接覆盖历史状态，会导致无法查询历史状态，如果将所有数据单独切片存储，会导致存储大量非更新数据的问题。拉链表的设计是将更新的数据进行状态记录，没有发生更新的数据不进行状态存储，用于存储所有数据在不同时间上的所有状态，通过时间进行标记每个状态的生命周期，查询时，根据需求可以获取指定时间范围状态的数据，默认用9999-12-31等最大值来表示最新状态。

实现过程

整体实现过程一般分为三步，第一步先增量采集所有新增数据【增加的数据和发生变化的数据】放入一张增量表。第二步创建一张临时表，用于将老的拉链表与增量表进行合并。第三步，最后将临时表的数据覆盖写入拉链表中。例如：
当前MySQL中的数据：
img

当前Hive数据仓库中拉链表的数据：
img

  • step1：增量采集变化数据，放入增量表中

img

  • step2：构建临时表，将Hive中的拉链表与临时表的数据进行合并

img

  • step3：将临时表的数据覆盖写入拉链表中

img

6.3 拉链表的实现

数据准备

  • 创建dw层拉链表
-- 创建数据库
create database db_zipper;
use db_zipper;

-- 创建拉链表
create table dw_zipper(
  userid string,
  phone string,
  nick string,
  gender int,
  addr string,
  starttime string,
  endtime string
) row format delimited fields terminated by '\t';
  • 构建模拟数据：vim /export/data/zipper.txt
001    186xxxx1234    laoda    0    sh    2021-01-01    9999-12-31
002    186xxxx1235    laoer    1    bj    2021-01-01    9999-12-31
003    186xxxx1236    laosan    0    sz    2021-01-01    9999-12-31
004    186xxxx1237    laosi    1    gz    2021-01-01    9999-12-31
005    186xxxx1238    laowu    0    sh    2021-01-01    9999-12-31
006    186xxxx1239    laoliu    1    bj    2021-01-01    9999-12-31
007    186xxxx1240    laoqi    0    sz    2021-01-01    9999-12-31
008    186xxxx1241    laoba    1    gz    2021-01-01    9999-12-31
009    186xxxx1242    laojiu    0    sh    2021-01-01    9999-12-31
010    186xxxx1243    laoshi    1    bj    2021-01-01    9999-12-31
  • 加载拉链表数据
-- 加载模拟数据
load data local inpath '/export/data/zipper.txt' into table dw_zipper;
  • 查询数据
select userid,nick,addr,starttime,endtime from dw_zipper;

img

增量采集

  • 创建ods层增量表
create table ods_zipper_update(
  userid string,
  phone string,
  nick string,
  gender int,
  addr string,
  starttime string,
  endtime string
) row format delimited fields terminated by '\t';
  • 创建模拟数据：vim /export/data/update.txt
008    186xxxx1241    laoba    1    sh    2021-01-02    9999-12-31
011    186xxxx1244    laoshi    1    jx    2021-01-02    9999-12-31
012    186xxxx1245    laoshi    0    zj    2021-01-02    9999-12-31
  • 加载更新数据
load data local inpath '/export/data/update.txt' into table ods_zipper_update;
  • 查询数据
select userid,nick,addr,starttime,endtime from ods_zipper_update;

合并数据

  • 创建临时表
create table tmp_zipper(
  userid string,
  phone string,
  nick string,
  gender int,
  addr string,
  starttime string,
  endtime string
) row format delimited fields terminated by '\t';
  • 合并拉链表与增量表
insert overwrite table tmp_zipper
select
  userid,
  phone,
  nick,
  gender,
  addr,
  starttime,
  endtime
from ods_zipper_update
union all
-- 查询原来拉链表的所有数据，并将这次需要更新的数据的endTime更改为更新值的startTime
select
  a.userid,
  a.phone,
  a.nick,
  a.gender,
  a.addr,
  a.starttime,
  -- 如果这条数据没有更新或者这条数据不是要更改的数据，就保留原来的值，否则就改为新数据的开始时间-1
  if(b.userid is null or a.endtime < '9999-12-31', a.endtime , date_sub(b.starttime,1)) as endtime
from dw_zipper a  left join ods_zipper_update b
on a.userid = b.userid ;

img

生成最新拉链表

  • 覆盖拉链表
insert overwrite table dw_zipper
select * from tmp_zipper;

标签：03,01,函数,22,拉链,userid,用户,Hive,2021
From： https://www.cnblogs.com/wkfvawl/p/16880419.html

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