4.8.3 利用SparkSQL统计每日新增用户

本次实战旨在利用Spark SQL技术栈统计每日新增用户数量，采用经典的倒排索引思想解决用户去重和首次访问识别问题。核心原理是将用户访问日志中的（日期，用户名）对进行“倒排”处理，将用户名作为“关键词”，访问日期作为“文档ID”。通过按用户名分组并提取每组中的最小日期（即首次访问时间），实现用户去重和注册日期识别。随后按日期重新分组并计数，得出每日新增用户统计。实战分为交互式Shell操作和Maven项目开发两种模式，涵盖数据读取、DataFrame转换、SQL查询优化等关键步骤。项目涉及HDFS文件系统操作、SparkSession配置、UDF函数应用等技术要点，最终输出格式化表格展示用户增长趋势。该方案不仅解决了用户行为分析中的常见难题，也为后续的大规模用户画像构建提供了基础数据支撑，是大数据领域典型的ETL处理场景。