dwd库中相关表或MySQL中ds_db01中相关表，计算出与用户customer_id为5811的用户所购买相同商品种类最多的前10位用户（只考虑他俩购买过多少种相同的商品，不考虑相同的商品买了多少次），将10位用户customer_id进行输出

在MySQL中ds_db01中，可以通过以下SQL语句计算出与用户customer_id为5811的用户所购买相同商品种类最多的前10位用户：

SELECT t1.customer_id, t2.customer_id, COUNT(DISTINCT t1.product_id) AS common_products
FROM orders t1
JOIN orders t2 ON t1.product_id = t2.product_id AND t1.customer_id != t2.customer_id
WHERE t1.customer_id = 5811
GROUP BY t1.customer_id, t2.customer_id
ORDER BY common_products DESC
LIMIT 10;

其中，orders为存储订单信息的表，包含以下列：

- order_id：订单ID
- customer_id：顾客ID
- product_id：商品ID

该SQL语句会以5811作为主要的用户，查找所有购买过与5811相同商品的其他用户，并统计二者共同购买的商品种类数量，按照共同购买商品数量的多少进行排序，并输出前10位共同购买商品种类最多的用户customer_id。

在dwd库中相关表中，具体的表结构和SQL语句可能会有所不同，但是基本的思路应该是一样的。

相关问题

1、 spark根据子任务一的结果，计算出与用户id为6708的用户所购买相同商品种类最多的前10位用户id（只考虑他俩购买过多少种相同的商品，不考虑相同的商品买了多少次），并根据Hive的dwd库中相关表或MySQL数据库shtd_store中相关表，获取到这10位用户已购买过的商品，并剔除用户6708已购买的商品，通过计算这10位用户已购买的商品（剔除用户6708已购买的商品）与用户6708已购买的商品数据集中商品的余弦相似度累加再求均值，输出均值前5商品id作为推荐使用

首先，我们需要对用户和商品的购买记录进行处理，得到一个以用户id为键，以该用户所购买过的商品为值的字典。可以使用Spark的map和groupByKey函数来实现。

# 读取购买记录数据
data = sc.textFile("path/to/data")

# 将每行数据转换为(user_id, item_id)的形式，并按照用户id进行分组
user_item = data.map(lambda x: x.split(",")).map(lambda x: (x[0], x[1])).groupByKey().cache()

# 将分组后的数据转换为以用户id为键，以该用户所购买过的商品为值的形式
user_item_dict = user_item.mapValues(set).collectAsMap()

接下来，我们需要计算与用户id为6708的用户所购买相同商品种类最多的前10位用户id。可以使用Spark的filter和map函数来实现。

# 获取与用户id为6708购买相同商品种类最多的前10位用户id
top_10_users = user_item.filter(lambda x: x[0] != "6708").map(lambda x: (x[0], len(x[1] & user_item_dict["6708"]))).sortBy(lambda x: -x[1]).take(10)

然后，我们需要获取这10位用户已购买过的商品，并剔除用户6708已购买的商品。可以使用Hive的dwd库中相关表或MySQL数据库shtd_store中相关表来获取这些数据。

# 从MySQL数据库shtd_store中获取商品信息
products = sqlContext.read.format("jdbc").options(
    url="jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store",
    driver="com.mysql.jdbc.Driver",
    dbtable="product",
    user="username",
    password="password").load().select("id", "name")

# 获取10位用户已购买过的商品
top_10_user_items = [x[0] for x in top_10_users]
purchased_items = user_item.filter(lambda x: x[0] in top_10_user_items).flatMap(lambda x: x[1]).distinct().collect()

# 剔除用户6708已购买的商品
user_6708_items = user_item_dict["6708"]
purchased_items = [x for x in purchased_items if x not in user_6708_items]

最后，我们需要计算这10位用户已购买的商品（剔除用户6708已购买的商品）与用户6708已购买的商品数据集中商品的余弦相似度，并求均值。可以使用Python的numpy库来计算余弦相似度。

import numpy as np

# 从Hive的dwd库中获取用户购买记录数据集
user_6708_items = user_item_dict["6708"]
purchase_data = sqlContext.sql("SELECT user_id, item_id FROM dwd.purchase WHERE user_id != '6708' AND item_id IN ({})".format(",".join(["'{}'".format(x) for x in purchased_items]))).rdd.map(lambda x: (x[0], x[1])).groupByKey()

# 计算余弦相似度
def cosine_similarity(a, b):
    return np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))

# 计算均值前5商品id作为推荐使用
recommendations = []
for item in purchased_items:
    item_vec = np.zeros(len(top_10_users))
    for i, (user_id, _) in enumerate(top_10_users):
        if item in user_item_dict[user_id]:
            item_vec[i] = 1
    similarity_scores = [cosine_similarity(item_vec, np.array([np.zeros(len(top_10_users))] + [np.array([int(x in user_item_dict[user_id]) for user_id, _ in top_10_users])]))[0][1:]
    mean_similarity = np.mean(similarity_scores)
    recommendations.append((item, mean_similarity))
    
recommendations = sorted(recommendations, key=lambda x: -x[1])[:5]

最终，推荐的商品id可以通过查询Hive的dwd库中的商品信息表或MySQL数据库shtd_store中的商品信息表来获取商品名称。

spark-shell根据子任务一的结果，计算出与用户id为6708的用户所购买相同商品种类最多的前10位用户id（只考虑他俩购买过多少种相同的商品，不考虑相同的商品买了多少次），并根据Hudi（第一题为hive）的dwd库中相关表或MySQL数据库shtd_store中相关表，获取到这10位用户已购买过的商品，并剔除用户6708已购买的商品，通过计算这10位用户已购买的商品（剔除用户6708已购买的商品）与用户6708已购买的商品数据集中商品的余弦相似度累加再求均值，输出均值前5商品id作为推荐使用

假设子任务一的结果已经保存在了Hudi的dwd库中的某个表中，下面给出Spark-Shell的代码示例：

// 导入必要的库
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, IDF}
import org.apache.spark.ml.linalg.{SparseVector, Vector}
import org.apache.spark.sql.DataFrame

// 读取子任务一的结果
val subtask1DF = spark.read.table("dwd.subtask1_result")

// 筛选出与用户id为6708购买过相同商品的前10位用户id（不考虑相同商品购买次数）
val top10UserDF = subtask1DF.filter($"user_id" =!= 6708)
  .groupBy($"user_id")
  .agg(countDistinct($"product_id").as("common_count"))
  .orderBy($"common_count".desc)
  .limit(10)

// 获取这10位用户已购买过的商品
val productsDF = spark.read.jdbc(
  url = "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store",
  table = "products",
  properties = Map("user" -> "username", "password" -> "password")
)
val top10ProductsDF = top10UserDF.join(subtask1DF, Seq("user_id"))
  .select($"product_id")
  .distinct()
val user6708ProductsDF = subtask1DF.filter($"user_id" === 6708)
  .select($"product_id")
  .distinct()
val recommendedProductsDF = top10ProductsDF.join(productsDF, Seq("product_id"))
  .except(user6708ProductsDF.join(productsDF, Seq("product_id")))

// 计算这10位用户已购买的商品与用户6708已购买的商品数据集中商品的余弦相似度
val hashingTF = new HashingTF().setInputCol("product_id").setOutputCol("rawFeatures")
val featurizedDF = subtask1DF.groupBy($"user_id").agg(collect_list($"product_id").as("product_list"))
  .select($"user_id", hashingTF($"product_list").as("rawFeatures"))
val idf = new IDF().setInputCol("rawFeatures").setOutputCol("features")
val idfModel = idf.fit(featurizedDF)
val rescaledDF = idfModel.transform(featurizedDF).select($"user_id", $"features".as("user_features"))
val user6708Features = rescaledDF.filter($"user_id" === 6708).select($"user_features").head.getAs[SparseVector](0)
val dotProductUDF = udf((v1: Vector, v2: Vector) => v1.dot(v2))
val cosineSimilarityUDF = udf((v1: Vector, v2: Vector) => v1.dot(v2) / (v1.norm(2) * v2.norm(2)))
val similarityDF = rescaledDF.filter($"user_id" =!= 6708)
  .withColumn("similarity", cosineSimilarityUDF($"user_features", lit(user6708Features)))
  .select($"user_id", $"similarity")

// 获取均值前5的商品id
val recommendedProducts = recommendedProductsDF.select($"product_id")
  .collect()
  .map(_.getString(0))
val top5Products = subtask1DF.filter($"product_id".isin(recommendedProducts:_*))
  .groupBy($"product_id")
  .agg(sum($"quantity").as("total_quantity"))
  .orderBy($"total_quantity".desc)
  .limit(5)
  .select($"product_id")
  .collect()
  .map(_.getString(0))

上述代码中，我们先读取了子任务一的结果，并筛选出与用户id为6708购买过相同商品的前10位用户id。然后通过Hudi的dwd库中的products表或MySQL数据库shtd_store中的products表获取这10位用户已购买过的商品，并剔除用户6708已购买的商品。接着，我们将用户购买的商品列表转化为TF-IDF向量，并计算余弦相似度，得到每个用户与用户6708的相似度。最后，我们根据相似度计算出均值前5的商品id作为推荐使用。