sprak.sql 语句实现点击-收藏的转化率为 fav_count / click_count,加购-购买的转化率为 buy_count / cart_count。
时间: 2024-03-13 14:48:11 浏览: 18
实现点击-收藏的转化率为 fav_count / click_count的 SQL语句如下:
```
SELECT SUM(fav_count) / SUM(click_count) as conv_rate
FROM your_table
WHERE click_count > 0
```
其中,your_table是你存储点击和收藏数据的表名。
实现加购-购买的转化率为 buy_count / cart_count的 SQL语句如下:
```
SELECT SUM(buy_count) / SUM(cart_count) as conv_rate
FROM your_table
WHERE cart_count > 0
```
其中,your_table是你存储加购和购买数据的表名。
相关问题
fav_count、fav_count、fav_count、fav_count用sprak.sql 语句实现点击-收藏的转化率为 fav_count / click_count,加购-购买的转化率为 buy_count / cart_count。
假设你的数据源是一个Spark DataFrame,其中包含了 `click_count`、`fav_count`、`cart_count` 和 `buy_count` 四列数据,以及一个 `user_id` 列表示用户ID,那么你可以使用以下Spark SQL语句来计算点击-收藏和加购-购买的转化率:
点击-收藏的转化率:
```sql
SELECT SUM(fav_count) / SUM(click_count) as conv_rate
FROM your_table
WHERE click_count > 0
```
其中,`your_table` 是你的DataFrame的表名。
Spark SQL语句实现:
```python
from pyspark.sql.functions import sum
conv_rate = df.filter("click_count > 0").agg(sum("fav_count") / sum("click_count")).collect()[0][0]
```
加购-购买的转化率:
```sql
SELECT SUM(buy_count) / SUM(cart_count) as conv_rate
FROM your_table
WHERE cart_count > 0
```
其中,`your_table` 是你的DataFrame的表名。
Spark SQL语句实现:
```python
from pyspark.sql.functions import sum
conv_rate = df.filter("cart_count > 0").agg(sum("buy_count") / sum("cart_count")).collect()[0][0]
```
spark sql实现动态分区
在Spark SQL中实现动态分区可以通过设置`spark.sql.sources.partitionOverwriteMode`参数为"dynamic"来实现。例如,可以使用以下代码来设置动态分区并写入数据:
```
spark.conf.set("spark.sql.sources.partitionOverwriteMode", "dynamic")
sqlstr = ''' insert overwrite orders select * from df_order '''
spark.sql(sqlstr)
```
这样,你可以将数据插入到指定的分区,而不需要手动指定每个分区的值。例如,可以使用以下代码将数据插入到`stat_date='20110728'`这个分区下的`province`子分区:
```
insert overwrite table partition_test partition(stat_date='20110728', province)
select member_id, name, province
from partition_test_input
where stat_date='20110728';
```
需要注意的是,如果在同时运行多个任务对同一张表进行写入多个Hive分区时,可以通过设置`spark.sql.hive.convertMetastoreParquet`参数为"false"来避免临时目录冲突。例如,对于parquet格式的表,可以使用以下代码设置参数:
```
spark.conf.set("spark.sql.hive.convertMetastoreParquet", "false")
```
如果使用的是orc格式,只需要将关键字改为"orc"即可。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [14-Sprak设置自动分区](https://blog.csdn.net/qq_33246702/article/details/124341589)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Spark on Hive动态分区表的应用](https://blog.csdn.net/JiShuiSanQianLi/article/details/129879719)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]