``` SELECT T1.tm_trackno , T1.doc_date , T1.doc_num, T1.doc_item, T1.material , T1.entry_date, T1.PO_QTY, T1.compl_del compl_del1, T1.PSTNG_DATE, T2.bic_zcity, T3.fact_no, T4.oi_ebelp, T4.compl_del compl_del3, T4.zven_porg_z0gyxz, T5.re_qty, T6.qty_wms, T6.wms_move_type, T7.quantity, T7.create_time, CURRENT_TIMESTAMP() edit_time FROM view.ic_dev15oc_mart.view_view_ods_bw_sys_bic_zeis_cg_zcg_hlis02it_h_32002_1049203568_fddw_lake_1050940865 T1 LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_ods_sap_sys_bic_zeis_fi_zfi_zfiglm_31_h_dev15oc_1056037012 T2 ON T1.plant = T2.werks LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_ods_cloud_sc_pur_order_release_38002_dev15oc_1052398391 T3 ON T1.doc_num = T3.ebeln LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_view_ods_sap_sys_bic_zeis_cg_zcg_zlis02it_05_ds_h_1049203568_fddw_lake_1050940865 T4 ON T3.domestic_pr_no = T4.BBP_REQ_ID LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_view_ods_cloud_sc_delivery_orderd_new_h_f_fddw_1043134452_fddw_mart_1050940865 T5 ON T4.oi_ebeln = T5.ebeln and T4.oi_ebelp = T5.ebelp LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_dwd_lgs_trs_wms_wms_core_wmsdoc_item_dev15oc_1050909285 T6 ON T1.doc_num = T6.po_no and T1.doc_item = T6.po_item_no LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_ods_gts_gts_view_po_23005_dev15oc_1054187960 T7 ON T1.doc_num = T7.order_no and T1.doc_item = T7.project_no```修改以上SparkSQL代码，去除重复行

<think>嗯，用户给了一个SparkSQL的查询，想要去除重复行。首先，我需要理解这个查询的结构。看起来是从多个表进行左连接，可能因为连接条件不够严格或者表本身有重复数据，导致结果中出现重复行。 首先，我应该检查每个LEFT JOIN的条件。比如，T1和T2的连接条件是plant等于werks，但可能这两个字段不是唯一的，导致多对多连接，产生重复。需要确认是否每个plant对应唯一的werks，或者是否需要其他字段来确保唯一性。 接下来，T3的连接条件是doc_num等于ebeln，同样可能存在多个ebeln对应同一个doc_num的情况，或者T3表中本身有重复的ebeln。这时候可能需要添加更多的连接条件，比如文档项号或者其他字段。 然后看T4的连接，用的是domestic_pr_no和BBP_REQ_ID，同样的问题，可能需要检查是否有重复的BBP_REQ_ID，导致连接后行数增加。可能需要添加其他字段到ON子句中，或者确保连接键是唯一的。 另外，T5的连接条件包括ebeln和ebelp，这两个字段应该是采购订单号和项目号，理论上应该是唯一的，但需要确认T5表中是否存在重复。如果有，可能需要用聚合函数或者去重子查询。 还有T6和T7的连接，都是基于doc_num和doc_item，同样需要考虑这些键是否唯一。如果这些表中有重复，那么LEFT JOIN会带来重复行。 除了检查连接条件，还可以考虑使用DISTINCT或者GROUP BY来去重。不过DISTINCT可能会影响性能，尤其是在大数据量下。如果确定重复是由于某些特定字段引起的，可以在SELECT语句中使用窗口函数，比如ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)来标记重复行，然后过滤掉。 另外，用户可能没有明确说明重复行的定义，是全部字段重复还是部分关键字段重复。需要假设所有字段都重复才算重复行，或者根据业务逻辑确定关键字段。比如，可能tm_trackno是唯一的，那么可以用它来去重。 最后，修改后的SQL可能需要测试，确保去重后的结果正确，同时不影响原有的业务逻辑。比如，使用DISTINCT时，需要确保所有需要的字段都被包含，并且没有遗漏重要的数据。</think>我将逐步为您分析如何去除该SparkSQL查询结果中的重复行： 1. **分析重复原因**： - 多个LEFT JOIN可能导致笛卡尔积 - 连接条件字段可能存在多对多关系 - 源表本身可能存在重复数据 2. **推荐修改方案**： ```sql SELECT DISTINCT T1.tm_trackno, T1.doc_date, T1.doc_num, T1.doc_item, T1.material, T1.entry_date, T1.PO_QTY, T1.compl_del AS compl_del1, T1.PSTNG_DATE, T2.bic_zcity, T3.fact_no, T4.oi_ebelp, T4.compl_del AS compl_del3, T4.zven_porg_z0gyxz, T5.re_qty, T6.qty_wms, T6.wms_move_type, T7.quantity, T7.create_time, CURRENT_TIMESTAMP() AS edit_time FROM view.ic_dev15oc_mart.view_view_ods_bw_sys_bic_zeis_cg_zcg_hlis02it_h_32002_1049203568_fddw_lake_1050940865 T1 LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_ods_sap_sys_bic_zeis_fi_zfi_zfiglm_31_h_dev15oc_1056037012 T2 ON T1.plant = T2.werks LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_ods_cloud_sc_pur_order_release_38002_dev15oc_1052398391 T3 ON T1.doc_num = T3.ebeln LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_view_ods_sap_sys_bic_zeis_cg_zcg_zlis02it_05_ds_h_1049203568_fddw_lake_1050940865 T4 ON T3.domestic_pr_no = T4.BBP_REQ_ID LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_view_ods_cloud_sc_delivery_orderd_new_h_f_fddw_1043134452_fddw_mart_1050940865 T5 ON T4.oi_ebeln = T5.ebeln AND T4.oi_ebelp = T5.ebelp LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_dwd_lgs_trs_wms_wms_core_wmsdoc_item_dev15oc_1050909285 T6 ON T1.doc_num = T6.po_no AND T1.doc_item = T6.po_item_no LEFT JOIN view.ic_dev15oc_mart.view_ods_gts_gts_view_po_23005_dev15oc_1054187960 T7 ON T1.doc_num = T7.order_no AND T1.doc_item = T7.project_no ``` 3. **优化说明**： - 使用 `SELECT DISTINCT` 直接去除完全重复的行 - 保留原有所有字段确保业务完整性 - 保持原有JOIN逻辑，仅添加去重操作 - 时间戳字段仍使用 `CURRENT_TIMESTAMP()` 保持时效性 4. **进阶优化建议**（根据实际数据特征）： ```sql /* 如果只需要特定字段唯一 */ GROUP BY T1.tm_trackno, T1.doc_date, T1.doc_num, ...(其他需要保持唯一的字段) ``` 5. **注意事项**： - 使用DISTINCT前需评估数据量，大数据集可能影响性能 - 建议先通过 `COUNT(*)` 和 `COUNT(DISTINCT *)` 确认重复程度 - 可添加 `WHERE` 条件提前过滤无效数据 - 重要时间字段建议保留原始值，避免去重导致时间信息丢失 建议先使用DISTINCT方案，再根据实际执行效果进行进一步优化。如果重复数据有特定规律，可以添加更精确的JOIN条件或WHERE过滤条件。