启动集群先：hadoop集群、hive服务端、spark集群，进入spark-shell。
使用orders，priors表。

val orders = spark.sql("select * from badou.orders").cache
val priors = spark.sql("select * from badou.priors").cache

1、每个用户平均购买订单的间隔周期

需要用户ID(user_id)、订单周期(days_since_prior_order)。

import spark.sql
sql("use badou")
sql("select * from orders ").show(5)

通过查看数据，发现用户的第一个订单没有间隔天数的，需要进行数据缺失处理，保持数据完整性。

val orderNew = orders.selectExpr("*", "if(days_since_prior_order='',0.0,days_since_prior_order) as dspo").drop("days_since_prior_order")

orderNew.show(5)

对数据进行处理后，对用户id分组，平均avg 订单间隔天数(dspo)，重命名dspo 为 avg_day_gap。

val userGap = orderNew.selectExpr("user_id","cast(dspo as int) as dspo ").groupBy("user_id").avg("dspo").withColumnRenamed("avg(dspo)","avg_day_gap")

userGap.show(5)

可以发现每个用户平均购买订单的间隔周期，例如用户296，他的间隔天数约5.43天。用户675 间隔天数20天，因此用户675比较不活跃，需要我们提供策略刺激该用户的订单消费。

2、每个用户的总订单数量（分组）

这个用orders表即可，对用户ID分区，再对订单count。

val user_pro_count= orders.groupBy("user_id").count()
user_pro_count.show(5)

看用户296的订单数较少，而他的订单间隔天数较短，可以推断该用户在一段持续时间内积极下单消费。

3、每个用户购买的product商品去重后的集合数据

先整合 orders与priors表的用户购买商品数据，可以用join 连接两个表的数据另存。

val all_orders = orders.join(priors,"order_id")
val user_pro = all_orders.select("user_id","product_id").cache

user_pro.show(5)

• 把两个表的数据结果赋予 user_pro 变量。
• 把"user_id"作为key, "product_id"作为Value。
• mapValues对"product_id"进行toSet.mkString(",") 逗号分割。

import spark.implicits._
// 将DataFrame 转变为RDD
val rddRecords = user_pro.rdd.map{x=>(x(0).toString, x(1).toString())}.groupByKey().mapValues(record=>record.toSet.mkString(","))

// 格式化输出 
rddRecords.toDF("user_id", "product_records").show(5)

可以得到每个用户购买的所有订单。

4、每个用户总商品数量以及去重后的商品数量(distinct count)

// 每个用户总商品数量
val userAllProd = user_pro.groupBy("user_id").count()

// 每个用户去重后的商品数量
val userUnOrdCnt = user_pro.rdd.map{x=>(x(0).toString, x(1).toString)}.groupByKey().mapValues(_.toSet.size).toDF("user_id","prod_dis_cnt")

// 方式一:同时计算两个
val userProRcdSize = user_pro.rdd.map{x=>(x(0).toString, x(1).toString)}
.groupByKey().mapValues{records=> val rs = records.toSet;
(rs.size, rs.mkString(","))}.toDF("user_id", "tuple")
.selectExpr("user_id","tuple._1 as prod_dist_size", "tuple._2 as prod_records")

// 方式二：使用自带的函数的处理
val usergroup = user_pro.groupBy("user_id").agg(size(collect_set("product_id")).as("prod_dist_size"),collect_set("product_id").as("prod_records"))

5、每个用户购买的平均每个订单的商品数量（hive已经实现过了）

// 每个订单有多少个商品
val ordProdCnt = priors.groupBy("order_id").count()

// 求每个用户订单商品数量的平均值 user_id product_id
val userPerOrdProdCnt = orders.join(ordProdCnt, "order_id")
	.groupBy("user_id").agg(avg("count").as("avg_ord_prods"))