hive表结构如下:
create table pv_user_info( session_id string, user_id string, url string, starttime bigint );
主要就是这几个字段有用,省略其他。
实现方式:userid和sessionid分组后并按时间降序排序,降序排序后,第一行就是该用户最后一次浏览的网页。最后一行是第一次浏览的网页,第一行的starttime和第二行的starttime相减就是第二行停留时间。
这里会有几个误差
用户最后一次浏览的网页时长:因为不知道用关闭浏览器的时间,所以没办法计算,就返回一个特定的值吧,我这里返回的是0。
跨天:任务是按天统计,还没有第二天的数据,所以不考虑跨天。
连续点开多个网页:按上面的实现方式就会有误差,这是没办法的。按产生日志文件的结果看,只能用这种实现方式,除非专门写个js记录网页停留时长(不知是否可行),那么就不需要用hive了。
具体实现:
1.要实现行与行之间的比较或算加减法hive sql是实现不了的,只有自定义函数UDF
2.定义全局变量,存上次浏览时间,sessionid,userid
3.第一次调用evaluate方法上次浏览时间肯定是空的,也就是说是用户在这一天里最后一次浏览网页的时间,直接返回0就行了。
4.再次调用evaluate方法要判断是不是同上一次调用evaluate方法是不是同一个用户同一个会话,如果是的话就相减。
5.调用evaluate方法如果和上一次调用不是一个用户,说明这个网页是另一个用户最后一次浏览网页的时间,直接返回0。
hiveUDF代码
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public class CalcUDF extends UDF { // 记录上一次访问信息 private String[] lastLine = new String[2];; // 记录上次一次访问时间 private Long lastTime = null; public Long evaluate(Long currentTime, String[] currentLine) { if (lastTime == null) { lastTime = currentTime; for (int i = 0; i < currentLine.length; i++) { lastLine[i] = currentLine[i]; } return 0L; } else { // 同一个用户sessionId 和 userId 相等 if (currentLine[0].equals(lastLine[0])&& currentLine[1].equals(lastLine[1])) { Long useTime = lastTime - currentTime; lastTime = currentTime; for (int i = 0; i < currentLine.length; i++) { lastLine[i] = currentLine[i]; } return useTime; } else { // 另一个用户 lastTime = currentTime; for (int i = 0; i < currentLine.length; i++) { lastLine[i] = currentLine[i]; } return 0L; } } } }
将代码打成jar包,上传到/home/hadoop/test/
进入hive命令行,执行:
add jar /home/hadoop/test/hiveUDF.jar; // 添加jar包 create temporary function calc as 'com.orange.hadoop.CalcUDF'; //创建函数 //最后执行hive sql select session_id,user_id,url,starttime, calc(starttime,user_id,session_id) from (select * from pv_user_info distribute by user_id,session_id sort by user_id,session_id ,starttime desc) t;
这是我的实现方式,有没有更好的解决方案?
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