连续7天统计中的不同用户

c3frrgcw  于 2021-06-24  发布在  Hive
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我花了三天的时间研究这个问题,并试图找出答案,但没有运气。现在我正在考虑一天一天将数据加载到一个新表中(这会花费很长时间,我真的不想这样做)。
我有一个表格,里面有一个网站的浏览量。它位于一个配置单元表中,我用hue访问数据。它具有不同的用户id、会话id、日期和页面。我们每天在大约30个不同的页面上获得大约1600万的浏览量。
我正在尝试创建一个页面视图计数、独立用户计数和7天滚动独立用户计数。因此,一天中的不同用户和该天之前一周的不同用户。下面的例子。
我试过使用partitionby语句,但没有成功。我曾经尝试将表连接到它本身以及将它连接到一个date\u维度表,但是对于一个每天有1600万行的表,hue最终挂起并且永远无法完成查询
这是我仅有的一天的代码,但我需要将其扩展为去年的全部代码,而不是一天一天地将数据输入一个新表。显然需要替换硬编码日期。

SELECT '2019-04-07' AS Temp_Date
    , t.pageview
    , COUNT (DISTINCT CASE WHEN t.dates = '2019-04-07' THEN User_ID END) AS Users
    , COUNT (DISTINCT User_ID) AS 7Day_Users
    , COUNT (CASE WHEN t.dates = '2019-04-07' THEN User_ID END) AS Views
    , COUNT (*) AS 7Day_Views
FROM(

SELECT pageview
    , User_ID
    , Date

FROM ar3.t59_4_1 

WHERE Date BETWEEN '2019-04-01' AND '2019-04-07'
) t
GROUP BY '2019-04-07'
    ,t.pageview

当前代码的示例结果表:

Temp_Date  pageview  Users  7Day_users  Views  7Day_views
2019-04-07  Home     5467     28754      8765   51624
2019-04-07  About    150      548        324    3429
2019-04-07  Store    26345    128754     33247  354324
2019-04-07  Blog     856      28754      8765   54324
2019-04-07  FAQ      32       187        65     478

实际结果要长得多。预期的结果是每天都这样。

Temp_Date  pageview  Users  7Day_users  Views  7Day_views
2019-04-07  Home     5467     28754      8765   51624
2019-04-07  About    150      548        324    3429
2019-04-07  Store    26345    128754     33247  354324
2019-04-07  Blog     856      28754      8765   54324
2019-04-07  FAQ      32       187        65     478
2019-04-06  Home     5467     28754      8765   51624
2019-04-06  About    150      548        324    3429
2019-04-06  Store    26345    128754     33247  354324
2019-04-06  Blog     856      28754      8765   54324
2019-04-06  FAQ      32       187        65     478
2019-04-05  Home     5467     28754      8765   51624
2019-04-05  About    150      548        324    3429
2019-04-05  Store    26345    128754     33247  354324
2019-04-05  Blog     856      28754      8765   54324
2019-04-05  FAQ      32       187        65     478
2019-04-04  Home     5467     28754      8765   51624
2019-04-04  About    150      548        324    3429
2019-04-04  Store    26345    128754     33247  354324
2019-04-04  Blog     856      28754      8765   54324
2019-04-04  FAQ      32       187        65     478
...etc. (continues for all days in past 12 months)

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