SET hive.strict.checks.cartesian.product=false; SET hive.mapred.mode=nonstrict; -- 然后执行原SQL WITH user_daily_status AS ( -- 计算每个用户每天的status状态（某天如果存在status=1则该天status=1） SELECT username, p_date, CASE WHEN MAX(`status`) = 1 THEN 1 ELSE 0 END AS daily_status FROM ks_data_factory.sql_completion_perf_user_info_with_generate WHERE p_date >= '{{ ds_nodash - 30 }}' AND p_date <= '{{ ds_nodash }}' GROUP BY username, p_date ), user_status_ratio AS ( -- 计算每个用户近30天开关开启次数占比 SELECT username, COALESCE(SUM(daily_status) * 1.0 / COUNT(*), 0) AS status_ratio FROM user_daily_status GROUP BY username ), user_aggregated AS ( -- 按用户聚合非string字段 SELECT username, std_1st_dep, std_2nd_dep, std_3rd_dep, channel, COALESCE(SUM(sum_request_cnt), 0) AS sum_request_cnt1, COALESCE(SUM(sum_apply_cnt), 0) AS sum_apply_cnt1, COALESCE(SUM(sum_exposure_cnt), 0) AS sum_exposure_cnt1, CASE WHEN SUM(COALESCE(sum_exposure_cnt, 0)) = 0 THEN 0 ELSE SUM(COALESCE(sum_apply_cnt, 0)) / SUM(COALESCE(sum_exposure_cnt, 0)) END AS sum_apply_rate1, COALESCE(SUM(sum_apply_line_cnt), 0) AS sum_apply_line_cnt1, COALESCE(SUM(sum_generate_nows), 0) AS sum_generate_nows1, COALESCE(SUM(sum_new_rows), 0) AS sum_new_rows1, CASE WHEN SUM(COALESCE(sum_new_rows, 0)) = 0 THEN 0 ELSE SUM(COALESCE(sum_generate_nows, 0)) / SUM(COALESCE(sum_new_rows, 0)) END AS generate_rate1 FROM ks_data_factory.sql_completion_perf_user_info_with_generate WHERE p_date >= '{{ ds_nodash - 30 }}' AND p_date <= '{{ ds_nodash }}' GROUP BY username, std_1st_dep, std_2nd_dep, std_3rd_dep, channel ), quantiles AS ( SELECT PERCENTILE_APPROX(ua.sum_exposure_cnt1, 1/3, 9999) AS exposure_q25, PERCENTILE_APPROX(ua.sum_exposure_cnt1, 2/3, 9999) AS exposure_q75, PERCENTILE_APPROX(ua.sum_apply_rate1, 1/3, 9999) AS apply_rate_q25, PERCENTILE_APPROX(ua.sum_apply_rate1, 2/3, 9999) AS apply_rate_q75, PERCENTILE_APPROX(ua.sum_new_rows1, 1/3, 9999) AS new_rows_q25, PERCENTILE_APPROX(ua.sum_new_rows1, 2/3, 9999) AS new_rows_q75, PERCENTILE_APPROX(ua.generate_rate1, 1/3, 9999) AS generate_rate_q25, PERCENTILE_APPROX(ua.generate_rate1, 2/3, 9999) AS generate_rate_q75 FROM user_aggregated ua ), SELECT ua.username, std_1st_dep, std_2nd_dep, std_3rd_dep, channel, ua.sum_request_cnt1, ua.sum_apply_cnt1, ua.sum_exposure_cnt1, ua.sum_apply_rate1, ua.sum_apply_line_cnt1, ua.sum_generate_nows1, ua.sum_new_rows1, ua.generate_rate1, COALESCE(usr.status_ratio, 0) AS status_ratio, -- 输出三分位点计算结果 q.exposure_q25, q.exposure_q75, q.apply_rate_q25, q.apply_rate_q75, q.new_rows_q25, q.new_rows_q75, q.generate_rate_q25, q.generate_rate_q75, -- 曝光次数分类（基于三分位点） CASE WHEN ua.sum_exposure_cnt1 < q.exposure_q25 THEN 'L' WHEN ua.sum_exposure_cnt1 > q.exposure_q75 THEN 'H' ELSE 'M' END AS exposure_category, -- 采纳率分类（基于三分位点） CASE WHEN ua.sum_apply_rate1 < q.apply_rate_q25 THEN 'L' WHEN ua.sum_apply_rate1 > q.apply_rate_q75 THEN 'H' ELSE 'M' END AS apply_rate_category, -- 新增行数分类（基于三分位点） CASE WHEN ua.sum_new_rows1 < q.new_rows_q25 THEN 'L' WHEN ua.sum_new_rows1 > q.new_rows_q75 THEN 'H' ELSE 'M' END AS new_rows_category, -- 生成率分类（基于三分位点） CASE WHEN ua.generate_rate1 < q.generate_rate_q25 THEN 'L' WHEN ua.generate_rate1 > q.generate_rate_q75 THEN 'H' ELSE 'M' END AS generate_rate_category, -- 合并分类字段（RFM模型：基于四个维度三分位点分类） CONCAT( CASE WHEN ua.sum_exposure_cnt1 < q.exposure_q25 THEN 'L' WHEN ua.sum_exposure_cnt1 > q.exposure_q75 THEN 'H' ELSE 'M' END, CASE WHEN ua.sum_apply_rate1 < q.apply_rate_q25 THEN 'L' WHEN ua.sum_apply_rate1 > q.apply_rate_q75 THEN 'H' ELSE 'M' END, CASE WHEN ua.sum_new_rows1 < q.new_rows_q25 THEN 'L' WHEN ua.sum_new_rows1 > q.new_rows_q75 THEN 'H' ELSE 'M' END, CASE WHEN ua.generate_rate1 < q.generate_rate_q25 THEN 'L' WHEN ua.generate_rate1 > q.generate_rate_q75 THEN 'H' ELSE 'M' END ) AS user_segment FROM user_aggregated ua LEFT JOIN user_status_ratio usr ON ua.username = usr.username CROSS JOIN quantiles q; 请分析一下上面这部分代码

<think>我们分析这段HiveSQL代码。该代码的目标是计算用户在过去30天内的行为指标，并根据这些指标对用户进行分群（RFM模型，但使用了四个维度，每个维度分为高、中、低三档）。整个代码由多个公共表表达式（CTE）和最后的SELECT查询组成。下面我们逐步分析：1.第一个CTE:`user_daily_status`功能：计算每个用户每天的开关状态（如果某天存在status=1的记录，则该天的状态为1，否则为0）。实现：-从表`ks_data_factory.sql_completion_perf_user_info_with_generate`中选取指定日期范围（最近30天）的数据。-按用户（username）和日期（p_date）分组。-对每个分组，计算`status`的最大值。如果最大值是1（表示该用户当天至少有一条记录status=1），则daily_status=1，否则为0。2.第二个CTE: `user_status_ratio`功能：计算每个用户最近30天内开关开启的天数占比（即daily_status=1的天数占总天数的比例）。实现：-基于第一个CTE的结果，按用户名分组。-计算每个用户的daily_status之和（即开启开关的天数），再除以总天数（COUNT(*)），得到比例status_ratio。-使用COALESCE处理可能为NULL的情况，默认为0。3.第三个CTE:`user_aggregated`功能：按用户聚合非字符串字段（如各种计数和比率）。实现：-从同一张表中选取最近30天的数据。-按用户名（username）和部门、渠道等字段（std_1st_dep, std_2nd_dep,std_3rd_dep, channel）分组。-对每个分组，计算多个指标的聚合值（求和）以及两个比率：* sum_request_cnt1:请求总次数*sum_apply_cnt1:采纳总次数* sum_exposure_cnt1:曝光总次数*sum_apply_rate1:总采纳率（总采纳次数/总曝光次数）*sum_apply_line_cnt1:采纳行数总次数*sum_generate_nows1:生成总次数*sum_new_rows1:新增行数总次数* generate_rate1:生成率（生成总次数/新增行数总次数）-注意：比率计算时，分母为0的情况使用CASE语句处理，避免除零错误。4.第四个CTE:`quantiles`功能：计算各个关键指标的三分位数（25%和75%，即下四分位数和上四分位数）。实现：-使用Hive的PERCENTILE_APPROX函数近似计算分位数。-分别计算了四个指标的三分位点：sum_exposure_cnt1（曝光次数）、sum_apply_rate1（采纳率）、sum_new_rows1（新增行数）、generate_rate1（生成率）。-每个指标计算两个分位点：1/3位置（约等于25%分位数）和2/3位置（约等于75%分位数）。-注意：PERCENTILE_APPROX的第三个参数是精度（通常用10000足够，这里用9999）。5.最后的SELECT查询功能：将前面聚合的用户数据、开关状态比例以及分位数计算结果合并，并对每个用户的四个指标进行分类（高、中、低），最后生成一个四维分群标签（user_segment）。实现：-从`user_aggregated`（ua）中选取用户的基本信息和聚合指标。-左连接`user_status_ratio`（usr）获取每个用户的开关开启比例。-交叉连接（CROSSJOIN）`quantiles`（q）以获取全局的分位数（这样每个用户都会拥有相同的分位数）。-然后，对四个指标分别进行分类：*曝光次数（exposure_category）：如果小于25%分位数则为'L'，大于75%分位数则为'H'，否则为'M'。*采纳率（apply_rate_category）：同上。*新增行数（new_rows_category）：同上。*生成率（generate_rate_category）：同上。-最后，将四个分类结果拼接成一个字符串（user_segment），形成用户分群标签（如'HHML'）。注意：代码开头有两个设置，用于关闭Hive的笛卡尔积严格检查和非严格模式，这是因为在最后的查询中使用了CROSSJOIN。潜在问题：1.在`quantiles`CTE中，计算分位数时使用了整个`user_aggregated`表的数据。如果用户量很大，计算分位数可能会比较慢。2.交叉连接（CROSSJOIN）会导致`quantiles`表中的一行（8个分位数）与`user_aggregated`中的每一行进行连接。如果用户量很大，这可能会产生大量的数据膨胀，但由于`quantiles`只有一行，所以膨胀量等于用户数，通常可以接受。3.在`user_aggregated`中，分组字段除了username外，还有部门字段（std_1st_dep,std_2nd_dep, std_3rd_dep）和channel。这意味着同一个用户如果属于不同的部门或渠道，会被拆分成多条记录。这可能导致同一个用户出现在多个分组中，进而影响分位数的计算（因为分位数是基于所有分组后的用户计算的）。这是否符合业务需求？如果业务上希望每个用户只有一条记录，那么分组字段应该只包含username。改进建议：1.如果业务上每个用户只对应一个部门（或渠道），那么按用户分组时应该只按username分组，部门字段使用任意一个（例如MAX）或根据业务逻辑选择。否则，同一个用户的不同部门记录会被视为不同的用户，这可能会影响分群结果。2.在计算分位数时，如果数据量很大，可以考虑使用采样来提高性能。代码整体结构清晰，逻辑合理。但是，注意在最后的SELECT中，分类字段的CASE表达式重复了，可以简化。但考虑到可读性，目前这样写也是可以接受的。另外，注意在`user_aggregated`中，聚合的字段都是按用户和部门、渠道分组，但在计算分位数时，我们使用的是`user_aggregated`的全部记录（包括同一个用户的多条记录）。如果同一个用户有多个记录，那么该用户会被多次计入分位数计算，这可能导致分位数不能准确反映每个用户的整体情况（因为一个用户被拆成多个记录）。因此，需要根据业务需求调整：如果业务希望每个用户只对应一条记录，那么分组应该只按用户名；如果业务希望按用户和部门/渠道分别统计，那么当前做法是合理的。下面我们根据上述分析，如果业务需求是按用户（不区分部门/渠道）进行分群，那么应该修改`user_aggregated`的分组字段，只按username分组，部门字段等可以取最大、最小或任意一个（根据业务决定）。但原代码中保留了部门字段和渠道，并在最后输出，所以业务可能需要这些信息。因此，需要明确：分群是按用户-部门-渠道组合进行的，还是按用户整体？从最后的输出字段（包括部门、渠道）来看，应该是按用户-部门-渠道组合进行分群。因此，当前代码逻辑是按用户在每个部门渠道下的行为进行分群。同一个用户在不同部门渠道下可能有不同的分群结果。总结：该代码实现了对用户（按部门渠道分组）在过去30天的行为进行四个维度的指标计算，并基于每个指标的三分位点将每个维度分为高、中、低三档，最后组合成一个四维分群标签。如果业务上要求按用户整体（不区分部门渠道）进行分群，那么需要调整分组字段，只按username分组，并且部门渠道字段需要另外处理（例如取第一个出现的，或者用集合收集，但这样输出就会多值）。但当前代码是按用户-部门-渠道分组的，所以分群是针对每个用户在每个部门渠道下的行为。最后，注意日期参数使用`{{ds_nodash-30}}`和`{{ ds_nodash }}`，这是Airflow的模板变量，表示执行日期和30天前的日期（格式为YYYYMMDD）。在非Airflow环境下运行需要替换为具体日期。相关问题： §§相关问题§§: 1.在Hive中，使用PERCENTILE_APPROX计算分位数时，参数1/3和2/3分别代表什么分位数？精度参数9999是什么意思？2.如果数据量非常大，如何优化这个查询的性能？ 3.在`user_aggregated`中，分组字段包含部门字段和渠道，这可能导致同一个用户有多条记录。如果业务要求每个用户只保留一条记录（即忽略部门和渠道），应该怎么修改？4.在最后的RFM分群模型中，四个维度的分类（高、中、低）分别用H、M、L表示，那么拼接后的字符串（如'HHML'）有多少种可能？如何对这些分群结果进行进一步分析？</think>### 代码分析 这段 Hive SQL 实现了一个用户行为分析任务，核心功能是通过 RFM 模型（扩展为四维度）对用户进行分群。以下是对关键部分的详细解析： --- #### 1. **核心逻辑** - **目标**：计算用户近 30 天的行为指标，基于四个维度（曝光、采纳率、新增行数、生成率）进行三分位点分类，最终生成用户分群标签。 - **输入**：表 `ks_data_factory.sql_completion_perf_user_info_with_generate`（含用户行为日志）。 - **输出**：每个用户的部门/渠道信息、行为指标、分类标签及分位点参考值。 --- #### 2. **关键步骤解析** ##### (1) 用户每日状态计算 (`user_daily_status`) ```sql SELECT username, p_date, CASE WHEN MAX(`status`) = 1 THEN 1 ELSE 0 END AS daily_status -- 单日状态聚合 FROM ks_data_factory.sql_completion_perf_user_info_with_generate WHERE p_date BETWEEN '{{ ds_nodash - 30 }}' AND '{{ ds_nodash }}' -- 动态日期范围 GROUP BY username, p_date ``` - **作用**：判断用户每日是否开启开关（`status=1`）。 - **关键点**：`MAX(status)` 确保只要当日有任意一条记录开启开关，则该日状态为 1。 ##### (2) 用户开关开启比例 (`user_status_ratio`) ```sql SELECT username, COALESCE(SUM(daily_status) * 1.0 / COUNT(*), 0) AS status_ratio -- 开启天数占比 FROM user_daily_status GROUP BY username ``` - **作用**：计算用户近 30 天开启开关的天数比例。 ##### (3) 用户行为聚合 (`user_aggregated`) ```sql SELECT username, std_1st_dep, std_2nd_dep, std_3rd_dep, channel, -- 部门/渠道信息 SUM(sum_request_cnt) AS sum_request_cnt1, -- 请求次数 SUM(sum_apply_cnt) AS sum_apply_cnt1, -- 采纳次数 SUM(sum_exposure_cnt) AS sum_exposure_cnt1, -- 曝光次数 CASE WHEN SUM(sum_exposure_cnt) = 0 THEN 0 ELSE SUM(sum_apply_cnt) / SUM(sum_exposure_cnt) -- 采纳率 END AS sum_apply_rate1, ... -- 其他指标类似 FROM ks_data_factory.sql_completion_perf_user_info_with_generate WHERE p_date BETWEEN '{{ ds_nodash - 30 }}' AND '{{ ds_nodash }}' GROUP BY username, std_1st_dep, std_2nd_dep, std_3rd_dep, channel ``` - **作用**：按用户+部门+渠道聚合 30 天内的行为指标，包括： - 基础计数（请求、曝光、采纳等） - 比率指标（采纳率、生成率） ##### (4) 三分位点计算 (`quantiles`) ```sql SELECT PERCENTILE_APPROX(ua.sum_exposure_cnt1, 1/3, 9999) AS exposure_q25, -- 下四分位 PERCENTILE_APPROX(ua.sum_exposure_cnt1, 2/3, 9999) AS exposure_q75, -- 上四分位 ... -- 其他指标类似 FROM user_aggregated ua ``` - **作用**：计算所有用户行为指标的 25% 和 75% 分位点。 - **关键函数**： - `PERCENTILE_APPROX(column, quantile, accuracy)`：近似分位数计算 - `1/3` ≈ 25% 分位点，`2/3` ≈ 75% 分位点 - `9999`：精度参数（桶数量），值越大精度越高 ##### (5) 最终分群结果 ```sql SELECT ... -- 用户基础信息 -- 分类逻辑（基于分位点） CASE WHEN ua.sum_exposure_cnt1 < q.exposure_q25 THEN 'L' WHEN ua.sum_exposure_cnt1 > q.exposure_q75 THEN 'H' ELSE 'M' END AS exposure_category, ... -- 其他维度分类 -- RFM 分群标签 (四维组合) CONCAT(exposure_category, apply_rate_category, new_rows_category, generate_rate_category) AS user_segment FROM user_aggregated ua LEFT JOIN user_status_ratio usr ON ua.username = usr.username CROSS JOIN quantiles q -- 全局分位点 ``` - **分类规则**： - `L` (Low)：指标 < 25% 分位点 - `M` (Medium)：指标在 25%~75% 分位点之间 - `H` (High)：指标 > 75% 分位点 - **分群标签**：四维组合如 `'HHML'` 表示： - 曝光次数: High - 采纳率: High - 新增行数: Medium - 生成率: Low --- #### 3. **技术亮点** 1. **动态日期范围** `{{ ds_nodash }}` 是 Airflow 模板变量，支持按调度日期自动计算时间窗口。 2. **分位数优化** `PERCENTILE_APPROX` 通过精度控制平衡计算效率与准确性，避免全排序开销。 3. **笛卡尔积安全** `CROSS JOIN quantiles` 因分位点表仅 1 行数据，不会引发性能问题。 4. **空值处理** 全程使用 `COALESCE(..., 0)` 和 `CASE WHEN ... THEN 0` 避免除零错误和空值传播。 --- #### 4. **潜在改进点** 1. **部门/渠道维度** 当前按用户+部门+渠道分组，可能导致同一用户多条记录。若需用户级分群，应移除部门/渠道分组。 2. **分位点计算范围** 分位点基于全体用户计算，若需按部门/渠道分组计算，需调整 `quantiles` CTE 的分组逻辑。 3. **性能优化** 大数据量时： - 对 `user_aggregated` 采样后再计算分位点 - 将分位点计算拆分为多个子查询并行执行 --- ### 总结 该代码实现了： 1. **用户行为聚合**（30 天时间窗口） 2. **关键指标分位点计算** 3. **四维 RFM 分群**（曝光、采纳率、新增行数、生成率） 4. **动态标签生成**（如 `'MHLH'`） 输出结果可直接用于用户分层运营策略制定。 ---