tasks/offline-compute/PySpark/pyspark_016/task.md

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id: offline-compute_PySpark_pyspark_016
name: 代码评审组织排行
category: offline-compute/PySpark
timeout_seconds: 900
modality: pure-text
engine: pyspark
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## Prompt
我需要你生成一段 PySpark 代码，产出代码协作平台代码评审（CR）按组织维度的排名表。

**业务背景与目标**：代码协作平台每天都会产生代码评审数据，包括评审注释（line_note）和评审耗时（used_time）。运营希望按公司/部门/中心/小组四级组织维度，对成员进行两个维度的 Top10 排名：(1) 按评审注释数降序排名（notes_create_desc）；(2) 按评审投入时间降序排名（cr_used_time_desc）。通过 rank_space 交叉连接生成完整的排名空间，左连接实际数据，产出组织排名明细表。

**输入表**：
- `internal_platform_db.dim_org_framework_org_d_f_pyspark_220`
- `internal_platform_db.dim_code_employee_user_org_relation_bare_d_f_pyspark_220`
- `internal_platform_db.dual_pyspark_220`
- `internal_platform_db.dwm_code_review_note_user_stat_d_f_pyspark_220`
- `internal_platform_db.dwd_code_review_used_time_d_i_pyspark_220`

**数据范围与过滤条件**：
- 运行日期 ds 固定为 '20260513'
- 月份范围：month_start='2026-05-01', month_end='2026-06-01'
- org 数据过滤 CONCAT(year,month,day) = ds
- note 数据过滤 concat(year,month,day) = ds，且 note_crt_date 在 [month_start, month_end) 区间
- used_time 数据过滤 dt 在 [month_start, month_end) 区间，且 (is_reviewer=1 OR is_fileowner=1)

**处理逻辑**：
1. 从 dim_org_framework_org 构建四级组织 CTE（cp 公司, dp 部门, ct 中心, gp 小组），每级提取对应的层级 ID
2. 将员工关联到各层级组织（cp_user, dp_user, ct_user, gp_user）
3. 计算 line_note_list（按 author_id 汇总 line_human_note_cnt）和 used_time_list（按 reviewer_id 汇总 duration_today）
4. 对每级组织的用户按两个 ranktype 分别做 rank() 窗口排序
5. 生成 rank_space（ranktype × rank 1-10 的笛卡尔积）
6. 各组织级别 cross join rank_space，left join 对应的排名结果
7. 四级结果 union all 后写入目标表

**输出要求**：
- 目标表：`internal_platform_db.ads_code_code_platform_mon_cr_org_rank_d_i_pyspark_220`
- 写入策略：INSERT OVERWRITE TABLE
- 输出列：month_name, month_start, month_end, org_id, org_type, ranktype, rank, user_id, user_name, value_string, value_int, value_float, value_datetime, created_at