dicemy's picture
Upload 655 files
e8c001c verified
|
Raw
History Blame Contribute Delete
3.27 kB
---
id: offline-compute_PySpark_pyspark_004
name: 销售线索企业邮品牌明细
category: offline-compute/PySpark
timeout_seconds: 900
modality: pure-text
engine: pyspark
---
## Prompt
我需要你生成一段 PySpark 代码,产出"销售线索企业邮品牌明细"。
**业务背景与目标**:线下销售团队有一份三非企业的销售线索表(含 corpid 唯一键),数据仓库侧有一份每月统计的邮箱平台画像表(每个 corpid 多行,按 top_domain / domain_isp 维度统计当月被唤醒的不同别名邮箱数量)。运营想要的是:对每一个三非线索企业,把它的活跃邮箱(domain_alias_monthwakeup_uniq >= 1)提取出来,并且把底层细粒度的 domain_isp 字段(如 'cloud_a'、'mail_provider_n'、'biz' 等)映射成业务可识别的标准品牌('电商平台A'、'邮件平台N'、'企业邮品牌C' 等),最终落到 DWD 层供下游使用。
**输入表**
- `internal_platform_db.project_alpha_ods_tele_sale_clue_info_mysql_v3`
- `internal_platform_db.project_alpha_dws_ww_corpstat_usermail_v3`
**数据范围与过滤条件(业务说法)**
- 只保留有活跃邮箱的企业,即 b.domain_alias_monthwakeup_uniq >= 1。
- 服务商不能为空,即 b.domain_isp IS NOT NULL。
- 运行日期 ds 固定为 '20260513',写到输出 imp_date 列。
**表关联关系**
- 子查询 a:`SELECT DISTINCT corpid FROM project_alpha_ods_tele_sale_clue_info_mysql_v3`(拿到所有三非线索企业的 corpid)。
- inner join:a ⋈ project_alpha_dws_ww_corpstat_usermail_v3 b on a.corpid = b.corpid。
**聚合与计算规则(需体现在 SQL 中)**
1. 派生列 `domain_mx`(邮箱品牌),用 CASE WHEN 把 domain_isp 映射到标准品牌:    - 'other_zijian' → '其他自建'    - 'coremail_local' → 'coremail本地版'    - 'mail_provider_n' → '邮件平台N'    - IN ('outlook','outlook_cn') → 'outlook'    - IN ('cloud_a','ali','ecommerce_a','ecommerce_a') → '电商平台A'    - 'eyou_local' → '亿邮本地版'    - 'exchange_local' → 'exchange'    - 'coremail' → 'coremail saas版'    - IN ('263','263mail') → '263'    - 'postfix_local' → 'postfix本地版'    - 'collabf' → '协作平台F'    - 'biz' → '企业邮品牌C'    - ELSE → '其他saas'
2. imp_date 字段固定填 '20260513'。
**输出要求**
- 目标表:`internal_platform_db.project_alpha_dwd_ww_tele_sale_corp_domain_mx_v3`
- 输出表 schema(按此顺序、含义如下,5 列显式写出):   1. imp_date STRING:运行日期 YYYYMMDD = '20260513'   2. corpid BIGINT:企业 ID   3. top_domain STRING:最多人使用的邮箱域名   4. domain_isp STRING:邮箱服务商底层标识(保留原值)   5. domain_mx STRING:CASE WHEN 派生的标准品牌
- 写入策略:INSERT OVERWRITE TABLE,使用显式列名清单。
- 沙箱化说明:原任务由 SparkBase 框架封装(job.load_dw_data + selectExpr 链路 + job.save_dw_data);沙箱版改写为顶层 SparkSession + 一段 INNER JOIN + WHERE + CASE WHEN 的 SQL。
- 如果目标表不存在,请先按 Hive 标准建表(ORC 存储),再写入数据。