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id: offline-compute_PySpark_pyspark_020
name: 小程序H5监控
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，实现小程序打开第三方 H5 页面的大盘监控指标计算（Mini-Program H5 Monitoring）。

**业务背景与目标**：小程序开放平台需要监控小程序内打开第三方 H5 页面的整体情况，包括 PV、UV、域名数、链接数等核心指标，按整体大盘和 Top100 小程序两个维度分别统计，同时按域名归属关系（同主体/关联主体/第三方）进行细分，产出结构化监控指标表。

**输入表**：
- `internal_platform_db.ods_daily_miniapp_h5_expand_raw_pyspark_212`
- `internal_platform_db.ods_daily_miniapp_h5_top100_pv_raw_pyspark_212`

**数据范围与过滤条件**：
- 运行日期 ds 固定为 '20260513'（日分区）
- ods_daily_miniapp_h5_expand_raw 提供全量 H5 访问明细
- ods_daily_miniapp_h5_top100_pv_raw 提供 Top100 PV 小程序的 H5 访问明细
- url 列重命名为 url_wop（无参数 URL）

**处理逻辑**：
1. 从 expand_raw 表计算整体大盘指标：total PV=总行数, total UV=去重 useruin, total domain=去重 domain, total url_wop=去重 url_wop，stat_type='total'
2. 从 top100_raw 表按 appid 分组计算：PV=count, UV=去重 useruin, domain=去重 domain, url_wop=去重 url_wop，stat_type='total_top'
3. 从 expand_raw 表按 related（域名归属关系）分组计算：PV=count, UV=去重 useruin, domain=去重 domain, url_wop=去重 url_wop，stat_type='contactor_{related}'
4. 从 top100_raw 表按 appid+related 分组计算同样指标，stat_type='contactor_{related}_top'
5. 使用 pandas merge 将各维度指标合并为统一格式
6. 添加 ds 列（BIGINT 类型），生成最终结果

**输出要求**：
- 目标表：`internal_platform_db.ods_daily_miniapp_webview_total_pyspark_212`
- 写入策略：INSERT OVERWRITE TABLE
- 输出列：ds（BIGINT，日期）, appid（STRING，小程序appid，大盘级为空字符串）, pv（BIGINT，页面浏览量）, uv（BIGINT，独立访客数）, domain（BIGINT，域名数）, url_wop（BIGINT，去参链接数）, stat_type（STRING，统计类型：total/total_top/contactor_{related}/contactor_{related}_top）