数据科学家

活用awk出数据

2017-07-19  本文已影响48人  那只媛

问题表述

最近业务线故障,一些用户受到了影响。产品经理急切需要知道,这次事故是否导致用户流失,换句话希望看看这些用户近一个星期的购物留存。所以产品经理给数据工程师提供了一个大概有1.4万的受影响用户id的文本文件accidentIds.txt,希望通过购买记录表(order_table)知道从事故发生当天开始,7天内这部分人群的再次消费人数和消费金额。数据按天给出。

123
234
345
create_time user_id purchase
2017-07-10 10:20:29 123 90
2017-07-10 23:23:23 123 30
2017-07-11 13:23:23 345 60
2017-07-12 03:23:23 234 130

分析

用户购买记录属于业务表,通常会从mysql抽到hive当中来进行统计计算。而需求方提供的却是一个文本文件,完成这个需求,其实最笨的一个做法都是在hive里建一个临时表,然后把文件load进去,连表查询就行了。但是这样做,真的很麻烦,出数据的效率也不高。
这时我们应该想起Linux的一个高效工具——awk。
如果我们是从hive中把按天、用户id、够买金额总和的形式把数据导出到服务器,然后再awk计算,就会方便会多,出数据简直是秒级别。

具体步骤

假设当前工作目录,既是最后输出目录。且已经把accidentIds.txt拷贝到当前目录。接下来:

hive -e " 
use database_a;
select substr(create_time,1,10) as dt,user_id,sum(purchase) 
from order_table 
group by substr(create_time,1,10),user_id
">buylist.txt
awk 'NR==FNR{ 
   //把accidentIds.txt的id存到uidDict数组中,且下标用id标识
  uidDict[$1]=$1; }
NR>FNR{
  //对于buylist.txt中的记录,$2表示user_id只要在uidDict中出现,表示有够买
if(uidDict[$2]!=""){
  //$1是够买日期
  day[$1]=$1;
  //userCount是按日期计数数组,表示够买过的人数
  userCount[$1]++;
  //$3表示某个人某天的够买金额总和,purchase是按日期累加够买金额
  purchase[$1]=purchase[$1]+$3;}} 
END{ 
  //按天输出
for (i in day) {
  print day[i],userCount[i],purchase[i]
}}' accidentIds.txt buylist.txt

输出

2017-07-10 123 120
2017-07-11 345 60
2017-07-12 234 130

结语

对于1.4万条数据的accidentIds.txt和38万条数据的buylist.txt,awk命令的计算结果简直是秒出。
而用hive连表,首先导表,再连表查询,怎么着也得折腾个半个小时。
所以用好awk真心省时省力啊!!!

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