Hive sql : 查询连续登录天数1.问题描述2.在Hive中建表3.查询最大连续登录天数

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我是靠谱客的博主狂野豆芽，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Hive sql : 查询连续登录天数1.问题描述2.在Hive中建表3.查询最大连续登录天数，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

查询连续登录天数

1.问题描述
2.在Hive中建表
3.查询最大连续登录天数

1.问题描述

目前有两列数据，分别是用户ID和用户登录的时间，现需要统计用户连续登录的最大天数，中间如有断开，则不算连续，如下图示例。
在这里插入图片描述

2.在Hive中建表

在Hive中进行操作，首先启动Hadoop集群环境，进入到Hadoop安装目录，
sbin/start-dfs.sh ，jps查看Hadoop集群有无正常启动
在这里插入图片描述
正常启动后，输入hive启动hive。使用之前建立的test数据库，没有可以自行创建一个数据库，在test数据库下新建一个表user_login，这里的日期使用date数据类型

create table user_login(
id int,
login_time date)
row format delimited 
fields terminated by ','     --分隔符是逗号
lines terminated by 'n';    --行与行之间使用换行符

建立好表结构后，向该表中到入数据，在root权限下新建一个user_login.txt，使用命令vi user_login.txt，将数据粘贴到user_login.txt中，如下图：
在这里插入图片描述
注意数据前后不能有空格，不然导入的数据会变成NULL。使用命令：
load data local inpath '/usr/local/hive/tmp/user_login.txt' overwrite into table user_login;
导入数据到user_login表中，查询一下有无正确导入select * from user_login;,我第一次导的时候因为数据后面有空格，导致导入错误了，后经过修正，没有问题了，如下图：
在这里插入图片描述

3.查询最大连续登录天数

下面主要参考了另一位博主的思想。
第一步：使用ROW_NUMBER() 窗口函数按id分组，按login_time降序排序，得到如下结果

select login_time,id,row_number() over(partition by id) as rank
from user_login
group by login_time,id;

在这里插入图片描述
第二步：判断是否连续：用login_time-rank 如果连续则做差后值一样，然后再用id，login_time分组算出每个id下连续的天数，得到如下结果：

SELECT 
id,
date_sub(login_time,sort) as login_group,
min(login_time) as start_login_time,
max(login_time) as end_login_time,
count(1) as continuous_days
FROM (
     SELECT 
     id,
     login_time,
     row_number() OVER(PARTITION BY id order by login_time) as sort
     FROM user_login
 ) a
GROUP BY id,date_sub(login_time,sort);

在这里插入图片描述
第三步：再以id分组，取最大的连续登录天数，得到如下结果：

SELECT 
 id,
 max(continuous_days) as maxday
 FROM 
 (
 SELECT 
 id,
 date_sub(login_time,sort) as login_group,
 min(login_time) as start_login_time,
 max(login_time) as end_login_time,
 count(1) as continuous_days
 FROM (
     -- 第一段首先根据用户分组，登陆时间排序，结果按照登陆时间升序排列
     SELECT 
     id,
     login_time,
     row_number() OVER(PARTITION BY id order by login_time) as sort
     FROM user_login
 ) a
 GROUP BY id,date_sub(login_time,sort)
 )b
 GROUP BY id;