Hive数仓实战--用户行为分析-每日周月活跃设备统计

该博客介绍了如何利用Hive进行用户行为分析,重点在于每日、每周和每月的活跃设备统计。首先,从业务背景出发,阐述了分析用户活跃指标的重要性。接着,详细讲解了在Hive数仓中创建ODS、DWD、DWS和ADS四层的数据表,包括每日活跃用户明细表、每周活跃用户明细表和月活跃用户明细表的创建及数据导入过程,为后续的用户活跃度分析提供基础数据支持。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 业务背景:通过用户的登录行为,分析用户的日周月活跃指标

在进行本次实践之前,假设你已经产生了用户的登录日志, 并保存于Hive数仓中的 dwd_start_log

分层说明:

  • ODS 原始数据层(original data)
  • DWD 明细数据层 (结构与原始数据层基本保持一直),存放经过清洗过滤之后的数据
  • DWS 服务数据层 ,轻度汇总,细粒度的统计
  • ADS 数据应用层 ,通常为宽表

每日活跃用户明细

  1. 创建hive表
drop table if exists dws_uv_daily_daily;
create external table dws_uv_detail_daily(
	`mid_id` string COMMENT '设备唯一标示',
	`user_id` string COMMENT '用户标示',
	`version_code` string COMMENT '程序版本号',
	`version_name` string COMMENT '程序版本名称',
	`lang` string   COMMENT '系统语言',
	`source`  string   COMMENT '渠道号',
	`area` string   COMMENT '区域',
	`model` string   COMMENT '手机型号',
	`brand` string   COMMENT '品牌',
	`sdk_version` string   COMMENT 'sdk版本',
	`myTaoBao` string   COMMENT '名称',
	`height_width` string   COMMENT '屏高',
	`app_time` string   COMMENT '日志产生时间',
	`network` string   COMMENT '网络模式',
	`lng` string   COMMENT '经度',
	`lat` string   COMMENT '纬度'	
) COMMENT '活跃用户日明细'
PARTITION by ('dt' string)
stored as parquet
location '/warehou/myTaoBao/dws/dws_uv_detail_daily';
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