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1. 实战概述

• 本次实战基于 PySpark RDD 实现每日新增用户统计。通过读取用户访问日志，构建（用户名, 日期）倒排索引，按用户分组后取最小日期作为注册日，再映射为（日期, 1）并计数，最终输出按日期升序排列的每日新增用户数量，准确反映用户增长趋势。

2. 实战步骤

3. 实战总结

• 本次实战完整实现了“去重+最早时间判定”的典型用户行为分析场景。虽然交互式步骤中使用了groupByKey()和min()对用户名列表求最小日期（实际应为对日期求最小），但结合任务说明可知其真实意图是：每个用户仅计入其首次出现的日期。程序通过倒排索引、分组、取最早日期、计数等 RDD 转换操作，高效完成统计任务。需注意的是，更优做法是直接以用户名为 key 使用reduceByKey取最小日期，避免groupByKey的数据倾斜风险。脚本成功提交至 Spark 集群并输出正确结果，验证了 RDD 在用户留存与增长分析中的实用价值，为后续构建 DAU、留存率等指标奠定基础。