怎么用hive生产一个时间表，例如字段date_id 为20200101到今天

Scala代码，连接MySQL和Hive，并实现数据抽取功能。代码如下： ```scala import java.text.SimpleDateFormat import java.util.{Calendar, Date} import org.apache.spark.sql.SparkSession object DataExtract { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder() .appName("DataExtract") .enableHiveSupport() .getOrCreate() // MySQL配置信息 val mysqlUrl = "jdbc:mysql://192.168.1.101:3306/shtd_store" val mysqlUser = "root" val mysqlPwd = "123456" // Hive配置信息 val hiveDBName = "ods" val hiveTableNames = Array("user_info", "sku_info", "base_province", "base_region", "order_info", "order_detail") // 获取当前比赛日的前一天日期 val sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd") val cal = Calendar.getInstance() cal.add(Calendar.DATE, -1) val etlDate = sdf.format(cal.getTime) // 循环抽取各个表的增量数据 for (tableName <- hiveTableNames) { val hiveTableName = hiveDBName + "." + tableName val mysqlTableName = tableName val primaryKey = "id" val incrField = "operate_time" val createTimeField = "create_time" // 获取Hive中最新的增量字段值 val sql = s"select max($incrField) from $hiveTableName where etl_date='$etlDate'" val maxIncrFieldValue = spark.sql(sql).collect()(0)(0) // 构造MySQL查询语句 var mysqlSql = s"select * from $mysqlTableName where 1=1" if (maxIncrFieldValue != null) { mysqlSql += s" and $incrField>'$maxIncrFieldValue'" } else { mysqlSql += s" and $createTimeField>'$etlDate'" } // 从MySQL读取数据 val jdbcDF = spark.read.format("jdbc") .option("url", mysqlUrl) .option("user", mysqlUser) .option("password", mysqlPwd) .option("dbtable", mysqlSql) .load() // 将数据写入Hive，并添加静态分区 jdbcDF.write.mode("append") .partitionBy("etl_date") .saveAsTable(hiveTableName, "hive", SaveMode.Append, Map("etl_date" -> etlDate)) } spark.stop() } } ``` 该程序将MySQL中的增量数据抽取到Hive中，并在Hive中添加了静态分区。其中，使用了Hive的SaveMode.Append模式，表示追加写入数据，如果表不存在则会自动创建。同时，使用了Spark的partitionBy函数来添加静态分区，确保数据能够按照日期进行查询和管理。

<think>嗯，用户需要编写Hive SQL来处理环境数据，统计每个设备每月的平均湿度，然后和全厂的平均比较，最后存到MySQL里，还要在命令行查前5条。首先，我得理清步骤。 首先，源表是dwd.fact_environment_data，需要按BaseID分组，计算每个设备每月的平均湿度。这里得注意时间字段的拆分，比如年、月。可能用substr或者year、month函数来处理日期字段。比如env_date字段可能是字符串或者时间戳，得确定格式，假设是字符串，比如'202112'，那可以用substr(env_date,1,4)和substr(env_date,5,2)来提取年和月。 然后，厂内所有设备的每月平均湿度。这里可能需要两次聚合，第一次按设备、年月分组得到设备自己的平均，第二次按年月计算全厂的平均。可能需要用到窗口函数，比如在同一个查询中，用avg(avg_humidity) over (partition by env_year, env_month)来得到全厂的平均。或者分开处理，先计算每个设备的平均，再计算全厂的，然后join起来。不过窗口函数可能更高效。 比较结果的话，需要用case when来判断设备平均和全厂平均的高低。这里要注意处理浮点数比较的问题，可能存在精度问题，所以可能要用round或者相减后取绝对值小于某个阈值来判断“相同”。 然后，结果要存入MySQL的machine_humidityAVG_compare表。Hive这边需要确保数据类型匹配，比如base_id是int，machine_avg和factory_avg可能存为varchar，可能需要转换成字符串，保留两位小数之类的。或者，在Hive中计算的时候，就格式化成字符串，比如使用cast(avg_humidity as decimal(10,2)) as machine_avg，或者用printf格式。不过表结构里这两个字段是varchar，所以需要转换成字符串形式，带单位或者直接数值。题目没说明是否需要单位，可能直接数值即可。 然后，Hive导出数据到MySQL可能需要用Sqoop或者手动导出，但题目可能只需要写出Hive SQL，然后假设有合适的导出方式。或者使用Hive的INSERT OVERWRITE DIRECTORY然后导入到MySQL，但更可能的是用户直接使用Hive SQL生成结果，然后通过工具导出。 接下来，在MySQL命令行中查询，按base_id倒序取前5条。这里需要注意的是，查询的SQL语句是否正确，比如SELECT * FROM machine_humidityAVG_compare ORDER BY base_id DESC LIMIT 5;。 可能的难点在于如何计算全厂的平均，并和每个设备的平均进行比较。使用窗口函数的话，可以在同一个查询中得到每个设备所在年月全厂的平均值。例如： SELECT BaseID as base_id, env_year, env_month, AVG(Humidity) OVER (PARTITION BY env_year, env_month) as factory_avg, AVG(Humidity) as machine_avg FROM dwd.fact_environment_data GROUP BY BaseID, env_year, env_month 不过这样可能有问题，因为窗口函数应该在GROUP BY之后应用。正确的做法可能是先按设备和年月分组，计算每个设备的平均，然后在同一查询中用窗口函数计算全厂平均： SELECT BaseID, env_year, env_month, AVG(Humidity) as machine_avg, AVG(AVG(Humidity)) OVER (PARTITION BY env_year, env_month) as factory_avg FROM dwd.fact_environment_data GROUP BY BaseID, env_year, env_month 但这样可能不行，因为窗口函数中的AVG(Humidity)其实是每个分组的平均值，但这里的分组是按BaseID,年月的，所以全厂的AVG应该是对所有设备在同年月的Humidity的平均。这时候可能需要将原始数据按年月分组，计算全厂平均，然后和每个设备的平均进行join。 或者，另一种方法是先计算每个设备每个月的平均，然后计算每个月的全厂平均，再join这两个结果。例如： WITH device_avg AS ( SELECT BaseID, substr(env_date, 1,4) as env_year, substr(env_date,5,2) as env_month, AVG(Humidity) as machine_avg FROM dwd.fact_environment_data GROUP BY BaseID, substr(env_date,1,4), substr(env_date,5,2) ), factory_avg AS ( SELECT substr(env_date,1,4) as env_year, substr(env_date,5,2) as env_month, AVG(Humidity) as factory_avg FROM dwd.fact_environment_data GROUP BY substr(env_date,1,4), substr(env_date,5,2) ) SELECT d.BaseID as base_id, d.machine_avg, f.factory_avg, CASE WHEN d.machine_avg > f.factory_avg THEN '高' WHEN d.machine_avg < f.factory_avg THEN '低' ELSE '相同' END as comparison, d.env_year, d.env_month FROM device_avg d JOIN factory_avg f ON d.env_year = f.env_year AND d.env_month = f.env_month; 这样可能更准确，但需要注意env_date的格式是否正确。假设env_date是字符串格式，如'202112'，那么substr可以正确提取年月。如果是时间戳类型，可能需要用date_format(env_date, 'yyyyMM')来处理。 接下来，将结果写入MySQL表machine_humidityAVG_compare。Hive中可能需要使用Hive的HQL语句，将结果存储到临时表，然后导出到MySQL。或者，用户可能使用Sqoop导出。但题目可能只需要写出Hive SQL部分，即生成最终结果的查询。 另外，比较结果中的“相同”需要考虑浮点数的精度问题，可能需要使用ROUND函数，或者比较差值是否小于某个小值，例如： CASE WHEN ROUND(d.machine_avg, 2) > ROUND(f.factory_avg, 2) THEN '高' WHEN ROUND(d.machine_avg, 2) < ROUND(f.factory_avg, 2) THEN '低' ELSE '相同' END 这样可以避免由于小数点后的微小差异导致错误判断。 最后，在MySQL查询时，需要按base_id倒序排序，取前5条。SQL语句应该是： SELECT * FROM machine_humidityAVG_compare ORDER BY base_id DESC LIMIT 5; 总结步骤： 1. 提取年月，计算每个设备每月的平均湿度。 2. 计算全厂每月的平均湿度。 3. 关联两个结果集，比较设备平均和全厂平均，生成comparison字段。 4. 将结果插入到MySQL表中。 5. 在MySQL命令行执行查询。 需要注意的点包括时间字段的处理、浮点数比较、Hive到MySQL的数据导出方式，以及字段类型匹配。可能还需要考虑Hive和MySQL之间表结构的兼容性，比如varchar长度是否足够。</think>### 分步解决方案： --- #### **步骤1：Hive SQL 开发** **目标**：计算每个设备（`base_id`）的每月平均湿度，并与全厂当月平均湿度比较。 ```sql -- 计算设备每月平均湿度与全厂平均湿度 WITH device_avg AS ( SELECT BaseID AS base_id, YEAR(env_date) AS env_date_year, -- 假设env_date是时间戳类型 MONTH(env_date) AS env_date_month, ROUND(AVG(Humidity), 2) AS machine_avg -- 保留两位小数 FROM dwd.fact_environment_data GROUP BY BaseID, YEAR(env_date), MONTH(env_date) ), factory_avg AS ( SELECT YEAR(env_date) AS env_date_year, MONTH(env_date) AS env_date_month, ROUND(AVG(Humidity), 2) AS factory_avg -- 全厂每月平均 FROM dwd.fact_environment_data GROUP BY YEAR(env_date), MONTH(env_date) ) -- 合并结果并比较 INSERT INTO TABLE machine_humidityAVG_compare SELECT d.base_id, CAST(d.machine_avg AS STRING) AS machine_avg, -- 转为字符串存入varchar字段 CAST(f.factory_avg AS STRING) AS factory_avg, CASE WHEN d.machine_avg > f.factory_avg THEN '高' WHEN d.machine_avg < f.factory_avg THEN '低' ELSE '相同' END AS comparison, CAST(d.env_date_year AS STRING) AS env_date_year, -- 转为字符串 CAST(d.env_date_month AS STRING) AS env_date_month FROM device_avg d JOIN factory_avg f ON d.env_date_year = f.env_date_year AND d.env_date_month = f.env_date_month; ``` --- #### **步骤2：数据导出到 MySQL** **方法**：通过 Sqoop 或 Hive JDBC 导出。 **Sqoop 示例**（需根据实际配置调整）： ```bash sqoop export \ --connect jdbc:mysql://mysql_host/shtd_industry \ --username your_user \ --password your_password \ --table machine_humidityAVG_compare \ --export-dir /hive/path/machine_humidityAVG_compare ``` --- #### **步骤3：MySQL 查询验证** 在 Linux 的 MySQL 命令行中执行： ```sql USE shtd_industry; SELECT * FROM machine_humidityAVG_compare ORDER BY base_id DESC LIMIT 5; ``` **预期结果示例**： ``` +---------+-------------+-------------+------------+---------------+----------------+ | base_id | machine_avg | factory_avg | comparison | env_date_year | env_date_month | +---------+-------------+-------------+------------+---------------+----------------+ | 1005 | 58.20 | 55.30 | 高 | 2023 | 03 | | 1004 | 54.80 | 55.30 | 低 | 2023 | 03 | | 1003 | 55.30 | 55.30 | 相同 | 2023 | 03 | | 1002 | 56.10 | 55.30 | 高 | 2023 | 03 | | 1001 | 54.50 | 55.30 | 低 | 2023 | 03 | +---------+-------------+-------------+------------+---------------+----------------+ ``` --- #### **关键点说明** 1. **时间字段处理**： - 如果 `env_date` 是字符串（如 `yyyyMM`），需用 `SUBSTR(env_date,1,4)` 提取年份。 2. **浮点数比较**： - 使用 `ROUND()` 避免精度误差导致错误判断。 3. **字段类型转换**： - Hive 中数值类型需显式转为 `STRING` 以匹配 MySQL 的 `varchar`。 4. **性能优化**： - 窗口函数可替代 `WITH` 语句（需测试执行计划）。