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【Hive】 udf使用间隔

作者:壮壮 / 发布于2017/5/22/ 375

计算用户使用app间隔，预先排重排好序得到 cookie 日期当前日期，倒排序后作为参数传入。里面逻辑根据具体需求再调整。

package com.hive.udf;  
  
  
  
import java.text.ParseException;  
import java.text.SimpleDateFormat;  
import java.util.Calendar;  
import java.util.Date;  
  
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;  
public class DayInterv extends UDF {  
private static int MAX_VALUE = 50;  
  
private static String comparedColumn[] = new String[MAX_VALUE];//全局变量，保留上一条记录的值  
  
SimpleDateFormat sdf=new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");  
  
public int evaluate (Object ...args){  
  
String columnValue[] = new String[args.length];  
  
for(int i=0;i<args.length;i++)  
  
columnValue[i] = args[i].toString();  
  
if (comparedColumn[0]==null)  
  
{  
  
for(int i=0;i<columnValue.length;i++)  
  
comparedColumn[i] = columnValue[i];  
return 1;  
  
}  
  
for(int i=0;i<columnValue.length-2;i++)  
  
{  
  
    //非同一个cookie的时候  
if ( !comparedColumn[i].equals(columnValue[i]) ) //跳到b的时候comparedColumn[0]="a" columnValue[0]="b" 满足这种情况重新置1  
  
{  
  
for (int j=0;j<columnValue.length;j++)  
  
{  
  
comparedColumn[j] = columnValue[j];  
  
}  
  
//最后一条，与当前时间相减  
  
try {  
     Date   thisb=sdf.parse(columnValue[columnValue.length-2]);  
     Date   thisbx=sdf.parse(columnValue[columnValue.length-1]);  
return (int) ((thisb.getTime()/1000-thisbx.getTime()/1000)/(3600*24));              
      } catch (ParseException e) {  
       e.printStackTrace();  
      }  
  
}  
  
}  
//两个日期相减，与上次访问时间相减  
  
try {  
     Date   thisb=sdf.parse(columnValue[columnValue.length-2]);  
     Date   thisbx=sdf.parse(comparedColumn[columnValue.length-2]);  
 return (int) ((thisb.getTime()/1000-thisbx.getTime()/1000)/(3600*24));             
      } catch (ParseException e) {  
       e.printStackTrace();  
      }  
  
for (int j=0;j<columnValue.length;j++)  
  
{  
  
comparedColumn[j] = columnValue[j];  
  
}  
return 15;  
}  
  
public static void main(String args[])  
  
{  
  
  
}  
  
}

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