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张小明 2025/12/27 4:59:33
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本次实战基于 PySpark RDD 实现每日新增用户统计。通过读取用户访问日志#xff0c;构建#xff08;用户名, 日期#xff09;倒排索引#xff0c;按用户分组后取最小日期作为注册日#xff0c;再映射为#xff08…文章目录1. 实战概述2. 实战步骤3. 实战总结1. 实战概述本次实战基于 PySpark RDD 实现每日新增用户统计。通过读取用户访问日志构建用户名, 日期倒排索引按用户分组后取最小日期作为注册日再映射为日期, 1并计数最终输出按日期升序排列的每日新增用户数量准确反映用户增长趋势。2. 实战步骤3. 实战总结本次实战完整实现了“去重最早时间判定”的典型用户行为分析场景。虽然交互式步骤中使用了groupByKey()和min()对用户名列表求最小日期实际应为对日期求最小但结合任务说明可知其真实意图是每个用户仅计入其首次出现的日期。程序通过倒排索引、分组、取最早日期、计数等 RDD 转换操作高效完成统计任务。需注意的是更优做法是直接以用户名为 key 使用reduceByKey取最小日期避免groupByKey的数据倾斜风险。脚本成功提交至 Spark 集群并输出正确结果验证了 RDD 在用户留存与增长分析中的实用价值为后续构建 DAU、留存率等指标奠定基础。