Datasets:
metadata
id: offline-compute_PySpark_pyspark_014
name: 过去半年在线过的实验计划信息查询
category: offline-compute/PySpark
timeout_seconds: 900
modality: pure-text
engine: pyspark
Prompt
我需要你生成一段 PySpark 代码,查询过去半年内上线过的实验计划信息,取每个实验分组的最新一条记录。
业务背景与目标:实验平台按小时维度存储了实验计划的上线记录(fdate, exp_group_id, trigger_list)。运营需要从过去 180 天(半年)的历史数据中,按实验分组 exp_group_id 维度取最新的一条记录,输出到结果表中,用于后续的实验分析。
输入表:
internal_platform_db.exp_hours_input_pyspark_102
数据范围与过滤条件:
- 运行日期 cur_date 固定为 '20260513'
- 历史天数 history_days 固定为 180
- 读取的分区范围:从 p_2026051300 往前推 180 * 24 = 4320 个小时的所有分区
- 分区格式:p_YYYYMMDDHH
计算规则:
- 生成历史分区列表:使用 Python time 模块,从 cur_date 当天 00:00:00 开始,依次减去 1 小时,共生成 history_days * 24 个分区名(如 p_2026051300, p_2026051223, p_2026051222, ...)
- 使用 WHERE p_hour IN (...) 过滤读取所有历史分区数据
- 使用窗口函数 row_number() OVER (PARTITION BY exp_group_id ORDER BY fdate DESC) 计算 date_rank_no
- 过滤 date_rank_no = 1,取每个实验分组的最新记录
- 添加 fdate = lit(cur_date) 列
输出要求:
- 目标表:
internal_platform_db.exp_hours_output_pyspark_102 - 写入策略:先建表(ORC 存储,5 列),再 INSERT OVERWRITE TABLE 写入
- 输出列:exp_date, exp_group_id, trigger_list, date_rank_no, fdate