PySpark实战 - 2.3 利用SparkSQL统计每日新增用户
文章目录
- 1. 实战概述
- 2. 实战步骤
- 3. 实战总结
1. 实战概述
- 本此实战基于 Spark SQL 对 HDFS 上的用户访问日志进行分析，通过拆分日期与用户名，利用
GROUP BY和MIN()函数确定每位用户的首次访问日期，再按该日期分组统计，从而准确计算出每日新增用户数量，体现了 Spark SQL 在用户行为分析中的典型应用。
2. 实战步骤
3. 实战总结
- 本次实战围绕“每日新增用户数”这一核心业务指标，采用 Spark SQL 实现高效统计。首先读取 HDFS 中的原始访问日志（格式：日期,用户名），通过
split函数解析字段；接着按用户名分组，使用MIN(date)精准识别每个用户的注册（首次访问）日期；最后以外层查询按首次日期聚合计数，得到每日新增用户数。整个过程无需开窗函数，仅用基础聚合操作即完成去重与统计，逻辑清晰、性能优良。程序式实现封装完整，支持集群提交，验证了 PySpark 在用户增长分析场景下的实用性与可扩展性，为后续留存率、活跃度等指标计算奠定基础。