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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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