<em>Mac</em>Book项目 2009年学校开始实施<em>Mac</em>Book项目,所有师生配备一本<em>Mac</em>Book,并同步更新了校园无线网络。学校每周进行电脑技术更新,每月发送技术支持资料,极大改变了教学及学习方式。因此2011
2021-06-01 09:32:01
將資料匯入hive,通過SparkSql編寫sql,實現不同業務的資料計算實現,主要講述車輛卡口轉換率,卡口轉化率:主要計算不同卡口下車輛之間的流向,求出之間的轉換率。
select car, monitor_id, action_time, ROW_NUMBER () OVER (PARTITION by car ORDER by action_time) as n1 FROM traffic.hive_flow_action
此結果做為表1,方便後面錯位連線使用
通過表1的結果,與自身進行錯位連結,並以車牌為分割區,拼接經過卡口的過程
(select t1.car, t1.monitor_id, concat(t1.monitor_id, "->", t2.monitor_id) as way from ( select car, monitor_id, action_time, ROW_NUMBER () OVER (PARTITION by car ORDER by action_time) as n1 FROM traffic.hive_flow_action) t1 left join ( select car, monitor_id, action_time, ROW_NUMBER () OVER (PARTITION by car ORDER by action_time) as n1 FROM traffic.hive_flow_action) t2 on t1.car = t2.car and t1.n1 = t2.n1-1 where t2.action_time is not null)
獲取到每輛車的一個行車記錄,經過的卡口
獲取卡口1~卡口2,…等的車輛數有哪些,即拿上面的行車記錄欄位進行分割區在進行統計
(select s1.way, COUNT(1) sumCar from --行車過程 (select t1.car, t1.monitor_id, concat(t1.monitor_id, "->", t2.monitor_id) as way from ( select car, monitor_id, action_time, ROW_NUMBER () OVER (PARTITION by car ORDER by action_time) as n1 FROM traffic.hive_flow_action) t1 left join ( select car, monitor_id, action_time, ROW_NUMBER () OVER (PARTITION by car ORDER by action_time) as n1 FROM traffic.hive_flow_action) t2 on t1.car = t2.car and t1.n1 = t2.n1-1 where t2.action_time is not null)s1 group by way)
獲取每個卡口最初的車輛數,方便後面拿行車軌跡車輛數/總車輛數,得出卡口之間的轉換率
select monitor_id , COUNT(1) sumall from traffic.hive_flow_action group by monitor_id
select s2.way, s2.sumCar / s3.sumall zhl from ( select s1.way, COUNT(1) sumCar from --行車過程 ( select t1.car, t1.monitor_id, concat(t1.monitor_id, "->", t2.monitor_id) as way from ( select car, monitor_id, action_time, ROW_NUMBER () OVER (PARTITION by car ORDER by action_time) as n1 FROM traffic.hive_flow_action) t1 left join ( select car, monitor_id, action_time, ROW_NUMBER () OVER (PARTITION by car ORDER by action_time) as n1 FROM traffic.hive_flow_action) t2 on t1.car = t2.car and t1.n1 = t2.n1-1 where t2.action_time is not null)s1 group by way)s2 left join --每個卡口總車數 ( select monitor_id , COUNT(1) sumall from traffic.hive_flow_action group by monitor_id) s3 on split(s2.way, "->")[0]= s3.monitor_id
到此這篇關於使用SQL實現車流量的計算的範例程式碼的文章就介紹到這了,更多相關SQL 車流量內容請搜尋it145.com以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以後多多支援it145.com!
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