一、连续N天登录问题

一般采用开窗函数来实现
首先需要用到窗口函数的向下取值
窗口函数lead
功能：用于从当前数据中基于当前行的数据向后偏移取值
语法：lead(colName，N，defautValue)
colName：取哪一列的值
N：向后偏移N行
defaultValue：如果取不到返回的默认值
分析：将所有的登录时间也就是那一天登录的，分组排序，然后向后取值，再通过date_add()函数也将登录时间(具体哪一天)向后取值，最后比较两者的时间是否相等。最后去重即可得到登录连续N天登录问题。

with t1 as (
select
  userid,
  logintime,
  --本次登陆日期的第三天
  date_add(logintime,2) as nextday,
  --按照用户id分区，按照登陆日期排序，取下下一次登陆时间，取不到就为0
  lead(logintime,2,0) over (partition by userid order by logintime) as nextlogin
from tb_login )
select distinct userid from t1 where nextday = nextlogin;

最终连续N天登录的通用解题公式为

with t2 as (
select
  userid,
  logintime,
  --本次登陆日期的第N天
  date_add(logintime,N-1) as nextday,
  --按照用户id分区，按照登陆日期排序，取下下一次登陆时间，取不到就为0
  lead(logintime,N-1,0) over (partition by userid order by logintime) as nextlogin
from tb_login)
select distinct userid from t2 where nextday = nextlogin;

方案二：

利用等差数列，求出所有用户的连续登录时间，在直接选择过滤即可
1、筛选出所有用户的登录时间，按照用户id去重
2、用rank对每个用户的日期打序号
3、用登录时间减去打的序号 得出时间  
4、对得出时间分组求和，取最大值  会存在先连续登录3天，然后断一天，再继续连续4天以上登录，所以按照date_sub求和会有多个和，所以需要取最大值。
5、对最大值进行过滤，需要几天连续登录就选择几天即可
select user_id,
    max(t4.num) log_date
from (
         select user_id,
                count(date_no1) num
         from (
                  select user_id,
                         create_date,
                         rk,
                         date_sub(create_date, rk) date_no1
                  from (
                           select user_id,
                                  create_date,
                                  rank() over (partition by user_id order by create_date) rk
                           from (
                                    select distinct user_id user_id,
                                                    create_date
                                    from order_info
                                ) t1
                       ) t2
              ) t3
         group by user_id,date_no1
     )t4
group by user_id
having max(t4.num)>=N;

其中N为题目中需要的最大连续登录天数

二、hive中常见的TopN问题

工作中经常需要实现TopN的需求，例如热门商品Top10、热门话题Top20、热门搜索Top10、地区用户Top10等等，TopN是大数据业务分析中最常见的需求。
普通的TopN只要基于数据进行排序，然后基于排序后的结果取前N个即可，相对简单，但是在TopN中有一种特殊的TopN计算，叫做分组TopN。
分组TopN指的是基于数据进行分组，从每个组内取TopN，不再基于全局取TopN。如果要实现分组取TopN就相对麻烦。

分析：需要用到开窗函数的排序函数row_number、rank、dense_rank等，分组排序得到序号构建新的排序列名，该序号是按照1，2，3，…进行排序，需要需要前多少个，再在where中进行限定即可

with是将前面的开窗函数的查询结构存储为临时表，需要topN就在临时表的where中进行限定
with t1 as (
select
       empno,
       ename,
       salary,
       deptno,
       row_number() over (partition by deptno order by salary desc) as rn
from tb_emp )
select * from t1 where rn < N;

三、hive中拉链表实现

解决数据状态变化，将连续变化的状态都存储在一张表中，记录状态的历史变化过程

实现原理

hive里的dual hive lead_大数据


hive中的if函数

语法

语法: if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull)

说明: 当条件testCondition为TRUE时，返回valueTrue；否则返回valueFalseOrNull

合并拉链表与增量表

insert overwrite table tmp_zipper
select
  userid,
  phone,
  nick,
  gender,
  addr,
  starttime,
  endtime
from ods_zipper_update
union all
--查询原来拉链表的所有数据，并将这次需要更新的数据的endTime更改为更新值的startTime
select
  a.userid,
  a.phone,
  a.nick,
  a.gender,
  a.addr,
  a.starttime,
  --如果这条数据没有更新或者这条数据不是要更改的数据，就保留原来的值，否则就改为新数据的开始时间-1
  if(b.userid is null or a.endtime < '9999-12-31', a.endtime , date_sub(b.starttime,1)) as endtime
from dw_zipper a  left join ods_zipper_update b
on a.userid = b.userid ;

if(b.userid is null or a.endtime < ‘9999-12-31’, a.endtime , date_sub(b.starttime,1))
意思为如果b.userid is null or a.endtime < '9999-12-31’成立，则返回 a.endtime，如果前面的b.userid is null or a.endtime < '9999-12-31’不成立，则返回date_sub(b.starttime,1)

总结：对原始拉链表和增量表构建笛卡尔集，将原始表中的endtime进行判断，根据判断结果进行重新赋值，再从笛卡尔集中select与原始拉链表需要的字段，这样就原始拉链表中的endtime时间进行了修改，最后通过union all不去重的方式，将增量表的数据行记录增加在后面。这样在对原始的拉链表数据进行覆盖重写就得到了新的拉链表。

insert overwrite table dw_zipper
select * from tmp_zipper;