spark sql concat_ws 實現有序

spark(hive) sql 中的concat_ws 有兩個易出錯的地方

• 無序
• 忽略Null

 

concat_ws 有序

下面示例生成用戶的行爲序列，按時間有序

方法一：使用 window partition + row_number

SELECT *
    FROM (
  SELECT 
        user_id
        , concat_ws(' ', collect_list(event) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY event_time)) AS event_list
        , row_number() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY event_time DESC) AS rn
    FROM 
        table
) b where rn 1

 

方法二：使用group by + sort_array

 

create event_table
as
SELECT 
        user_id
        ,sort_array(collect_list(concat_ws('_',  event_time, event)))  AS time_event_list
FROM 
        table
 group by 
        user_id;

 

 udf 去掉event_time，保留event

time_length = len('2019-11-21 22:06:55.564_')

def event_list(time_event_text):
    time_event_list = time_event_text.split('~')

    event_list = [  x[time_length:] for x in time_event_list ]
    return ' '.join(event_list)
    
spark.udf.register("event_list", lambda x: event_list(x))


spark.sql("select user_id, event_list(concat_ws('~', time_action_list)) event_list from event_table"

 

方法一非常耗時，每一行都生成action字段，通過rn取一行；

方法二是多行並一行，執行較快

 

concat_ws忽略Null

 

SELECT CONCAT_WS(',','First name',NULL,'Last Name');


--返回  First name,Last Name

 

使用nvl進行防禦編程

SELECT CONCAT_WS(',','First name', NVL(NULL, ''),'Last Name');


--返回  First name,,Last Name