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。