``` SELECT P6.name task_name, P7.name task_type, P8.name principal_role, P9.name principal, P6.standard_work_hour, P6.has_output_package is_delivery_staff, P3.name task_state, P6.predecessor front_task, P6.plan_starttime, P6.plan_endtime, P6.real_starttime, P6.real_endtime, P6.real_duration, P4.name task_department, P10.name delivery_name, p6.publish_time, P6.wfstate flow_state, P6.code task_code, P6.task_grade, P6.important_task FROM view.ic_dev15oc_mart.view_dwd_plm_imp_plm_pm_prj_t_17010_hw_dev15oc_1054010535 P6 LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_ods_plm_imp_plm_pm_task_type_17010_dev15oc_1054010535 P7 ON P6.type_id = P7.id LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_ods_plm_imp_plm_pm_role_17010_dev15oc_1054010535 P8 ON P6.principal_role = P8.id LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_ods_plm_bd_staff_17010_dev15oc_1054480385 P9 ON P6.principal = P9.id LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_ods_plm_imp_base_lc_st_17010_dev15oc_1054010535 P3 ON P6.lifecycle_attrpool_id = P3.id LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_ods_plm_org_admin_17010_dev15oc_1054480402 P4 ON P6.principal_dept = P4.id LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_ods_plm_imp_plm_pm_prj_t_dt_17010_dev15oc_1054010535 P10 ON P6.id = P10.taskid```根据以上sql字段信息，建立一张hive表

<think>嗯，用户给了一个SQL查询，需要根据这个查询的字段信息在Hive中建立一张表。首先，我需要仔细分析这个SQL的结构，看看涉及哪些表和字段，以及它们的数据类型和关联关系。 首先，观察主表是view.ic_dev15oc_mart.view_dwd_plm_imp_plm_pm_prj_t_17010_hw_dev15oc_1054010535，别名为P6。然后有多个LEFT JOIN连接到其他视图，比如任务类型、角色、人员等。用户的需求是根据这些字段创建Hive表，所以需要确定每个字段对应的数据类型。 接下来，我需要列出所有SELECT的字段，并推断它们的数据类型。例如，name字段通常是字符串，所以VARCHAR或STRING。时间字段如plan_starttime可能是TIMESTAMP或STRING，如果原始数据是字符串格式的话。数字类型的字段，比如standard_work_hour可能是DECIMAL或者FLOAT，而is_delivery_staff可能是一个布尔值或INT（比如0或1）。 然后，注意到LEFT JOIN的条件是通过ID关联，所以主表中的外键字段如type_id、principal_role、principal等应该是STRING类型，假设这些ID是UUID或者某种字符串标识符。同时，这些关联的表可能需要在Hive表中作为维度表存在，但用户可能只需要创建事实表，所以暂时不需要考虑外键约束，Hive本身也不支持外键。 接下来，检查是否有特殊字段，比如has_output_package，别名是is_delivery_staff，可能是一个标记是否交付的字段，数据类型可能是BOOLEAN或INT。需要确认Hive是否支持BOOLEAN，或者用INT更稳妥。 然后，考虑分区和存储格式。用户可能没有指定，但通常Hive表会使用分区，比如按时间字段如publish_time做分区。如果数据量大，分区可以提高查询效率。存储格式常用ORC或Parquet，提供压缩和高效的查询性能。 还需要注意字段注释，根据别名添加COMMENT，方便后续使用和维护。例如，task_name对应P6.name，所以注释为“任务名称”。 另外，表名需要用户确认，这里可能需要根据命名规范来定，比如dwd_plm_task_info，符合数仓分层命名。表的COMMENT也要描述清楚用途。 可能的遗漏点包括字段的真实数据类型，可能需要更详细的信息，但用户提供的SQL中没有明确数据类型，所以需要根据常规情况推断。如果有不确定的地方，最好建议用户确认源表的数据类型，或者进行测试。 最后，组装建表语句，确保语法正确，使用合适的Hive DDL结构，包括字段、数据类型、注释、分区和存储格式。同时提醒用户可能需要调整的地方，比如分区字段、数据类型、存储格式等，以及后续处理步骤，如数据导入和查询优化。</think>根据提供的SQL字段信息，我将分步骤指导您创建Hive表： 1. **字段类型推断**（基于命名规范和常见实践）： ```sql task_name STRING COMMENT '任务名称', task_type STRING COMMENT '任务类型', principal_role STRING COMMENT '负责人角色', principal STRING COMMENT '负责人', standard_work_hour DECIMAL COMMENT '标准工时', is_delivery_staff BOOLEAN COMMENT '是否交付人员', task_state STRING COMMENT '任务状态', front_task STRING COMMENT '前置任务', plan_starttime TIMESTAMP COMMENT '计划开始时间', plan_endtime TIMESTAMP COMMENT '计划结束时间', real_starttime TIMESTAMP COMMENT '实际开始时间', real_endtime TIMESTAMP COMMENT '实际结束时间', real_duration DECIMAL COMMENT '实际耗时', task_department STRING COMMENT '所属部门', delivery_name STRING COMMENT '交付物名称', publish_time TIMESTAMP COMMENT '发布时间', flow_state STRING COMMENT '流程状态', task_code STRING COMMENT '任务编码', task_grade STRING COMMENT '任务等级', important_task BOOLEAN COMMENT '是否重点任务' ``` 2. **完整建表语句**： ```sql CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS dwd_plm_task_info ( task_name STRING COMMENT '任务名称', task_type STRING COMMENT '任务类型', principal_role STRING COMMENT '负责人角色', principal STRING COMMENT '负责人', standard_work_hour DECIMAL(10,2) COMMENT '标准工时', is_delivery_staff BOOLEAN COMMENT '是否交付人员', task_state STRING COMMENT '任务状态', front_task STRING COMMENT '前置任务', plan_starttime TIMESTAMP COMMENT '计划开始时间', plan_endtime TIMESTAMP COMMENT '计划结束时间', real_starttime TIMESTAMP COMMENT '实际开始时间', real_endtime TIMESTAMP COMMENT '实际结束时间', real_duration DECIMAL(10,2) COMMENT '实际耗时', task_department STRING COMMENT '所属部门', delivery_name STRING COMMENT '交付物名称', publish_time TIMESTAMP COMMENT '发布时间', flow_state STRING COMMENT '流程状态', task_code STRING COMMENT '任务编码', task_grade STRING COMMENT '任务等级', important_task BOOLEAN COMMENT '是否重点任务' ) COMMENT 'PLM项目任务事实表' PARTITIONED BY (dt STRING COMMENT '日期分区') STORED AS ORC LOCATION '/warehouse/plm/dwd/dwd_plm_task_info' TBLPROPERTIES ("orc.compress"="SNAPPY"); ``` 3. **关键设计说明**： - **外部表设计**：使用`EXTERNAL TABLE`防止误删数据 - **存储格式**：采用ORC格式，SNAPPY压缩提升存储效率 - **分区设计**：按日期分区(dt)方便时间范围查询 - **精度处理**：DECIMAL(10,2)适合工时计算场景 - **布尔类型**：对标记型字段(is_delivery_staff)使用BOOLEAN类型 4. **注意事项**： ```sql -- 需要根据实际数据特征确认： -- 1. 时间字段格式是否需要指定格式转换（如：WITH SERDEPROPERTIES） -- 2. DECIMAL字段的精度是否需要调整 -- 3. 是否需要二级分区（如按部门分区） -- 4. 需要添加静态分区或动态分区加载数据 -- 5. 建议添加行格式分隔符指定（默认值通常适用） ``` 5. **后续建议**： - 使用`MSCK REPAIR TABLE`自动修复分区元数据 - 建立任务编码(task_code)为索引列 - 对常用查询字段(task_state, flow_state)建立统计信息 - 对时间字段建立时间维度退化表 需要根据实际数据样例验证字段类型推断的准确性，建议先用`CREATE TABLE ... AS SELECT ... LIMIT 0`语句快速验证表结构兼容性。