基于sparksql电商网站用户行为分析数据获取

### 使用 SparkSQL 进行电商网站用户行为数据分析

#### 数据准备阶段
在进行任何分析之前，需要准备好用于分析的数据集。对于电商用户行为分析而言，通常会涉及到多个维度的信息，比如用户ID、时间戳、事件类型（点击、购买等）、商品类别以及其他可能影响用户决策的因素。

考虑到实际环境中获取真实用户数据存在诸多困难，在实验环境下可以采用模拟的方式创建一组代表性的样本数据来代替真实的交易记录[^2]。这不仅有助于保护隐私安全同时也便于控制变量以便更专注于算法本身的研究工作上。

// 创建模拟的DataFrame表示用户行为日志
val userBehaviorDF = spark.createDataFrame(Seq(
  (0L, "click", "productA"),
  (1L, "purchase", "productB"),
  (0L, "add_to_cart", "productC")
)).toDF("userId", "actionType", "itemName")

#### 查询与过滤
一旦拥有了合适的数据源之后就可以利用SparkSQL强大的查询功能来进行初步筛选以及简单聚合统计等工作了。通过编写标准SQL语句可以直接作用于上述构建好的`DataFrame`之上从而实现快速定位特定条件下的子集合；亦或是借助内置函数完成诸如计数、求和之类的常规运算任务。

例如要找出某个时间段内所有浏览过某件产品的顾客名单：

SELECT DISTINCT userId FROM user_behavior WHERE itemName='targetProduct' AND actionType='view'
AND timestamp BETWEEN 'start_time' AND 'end_time';

#### 复杂模式识别
除了基本的操作外，更重要的是能够发现隐藏在其背后的趋势规律——即所谓的“复杂模式”。这类问题往往涉及多表关联、窗口函数的应用甚至是机器学习模型训练等多个方面的工作内容。下面给出一个简单的例子说明如何基于购物篮理论寻找频繁项集：

WITH basket AS (
    SELECT userId,
           COLLECT_SET(itemName) as items
      FROM purchase_records
     GROUP BY userId
),
item_pairs AS (
    SELECT a.items[0] item1,
           b.items[1] item2,
           COUNT(*) support_count
      FROM basket a JOIN basket b ON size(array_intersect(a.items,b.items)) >= 2
     GROUP BY a.items[0],b.items[1]
)
SELECT * FROM item_pairs ORDER BY support_count DESC LIMIT 10;

以上代码片段展示了怎样从原始销售流水账单中提取出共同出现在同一订单里的两个不同产品组合及其出现频率，并按照后者降序排列取前几名作为输出结果展示给分析师参考使用[^1]。