insert overwrite local directory '/home/map/chenlinyu/task3' row format delimited fields terminated by '\t' SELECT t2.city_name, COUNT(*) AS count FROM (   SELECT cuid     FROM map_huiyan_short_stay  WHERE loc_x > 12993523 AND loc_x < 13012467 AND loc_y > 4773079 AND loc_y < 4789463 AND event_day = 20230605    GROUP BY cuid  LIMIT 1  ) t1  JOIN (    SELECT cuid, city_name  FROM map_huiyan_long_stay_with_area    WHERE event_day = 20230605 AND event_type = 'home' AND event_os = 'android' ) t2 ON t1.cuid = t2.cuid GROUP BY t2.city_name是用上述代码写入路径的数据文件为什么会为空

时间: 2024-04-20 15:24:27 浏览: 107
根据您提供的代码,将查询结果写入本地目录的数据文件为空的原因可能有以下几个可能的原因: 1. 查询条件没有匹配到任何数据:请确保查询条件和数据的匹配情况。检查数据表中是否存在满足以下条件的数据:loc_x > 12993523,loc_x < 13012467,loc_y > 4773079,loc_y < 4789463,event_day = 20230605,event_type = 'home',event_os = 'android'。如果数据表中没有满足这些条件的数据,那么查询结果为空。 2. 子查询的结果集为空:在子查询中,使用了LIMIT 1来限制结果集大小。如果子查询没有返回任何数据,那么整个查询的结果也会为空。请确保子查询中的条件和数据的匹配情况。 3. 表之间的连接问题:在JOIN操作中,需要确保连接条件(t1.cuid = t2.cuid)能够正确匹配到对应的记录。如果连接条件不正确或者数据表中没有匹配的记录,那么查询结果也会为空。 请逐步检查以上可能出现问题的方面,以确定导致数据文件为空的具体原因。如果问题仍然存在,请提供更多的信息和数据样本,以便进一步分析和排查问题。
相关问题

检查一下是否存在语法错误insert overwrite local directory '/home/map/chenlinyu/task2' row format delimited fields terminated by '\t' SELECT t2.city_name, COUNT(*) as count  FROM map_huiyan_short_stay t1  JOIN map_huiyan_long_stay_with_area t2 ON t1.cuid = t2.cuid  WHERE t2.event_day=20230605 and t1.loc_x>12993523 and t1.loc_x<13012467 and t1.loc_y>4773079 and t1.loc_y<4789463 group by t2.city_name

这段代码存在一些语法错误。在使用INSERT OVERWRITE语句时,需要指定目标表,而你的代码中没有指定目标表。此外,你还需要使用INSERT语句来将查询结果插入到指定的目录中。 以下是修正后的代码: ```sql INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/home/map/chenlinyu/task2' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' SELECT t2.city_name, COUNT(*) AS count FROM map_huiyan_short_stay t1 JOIN map_huiyan_long_stay_with_area t2 ON t1.cuid = t2.cuid WHERE t2.event_day = 20230605 AND t1.loc_x > 12993523 AND t1.loc_x < 13012467 AND t1.loc_y > 4773079 AND t1.loc_y < 4789463 GROUP BY t2.city_name; ``` 请确保将目标表替换为你想要插入数据的实际目录,并执行修正后的代码。

INSERT OVERWRITE DIRECTORY '/opt/elk_shell/ec_temp_base_real_add_result/' ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '&' select * from hive_web.ec_temp_base_real_add_result where processtime >= '$ti_yestday_format'

这是一个Hive SQL查询语句,用于将查询结果覆盖写入到指定目录中的文件中。 该查询语句的含义是从名为 `hive_web.ec_temp_base_real_add_result` 的表中选择所有满足 `processtime` 大于等于 `$ti_yestday_format` 的记录,并将查询结果以 `&` 作为字段分隔符的形式写入到 `/opt/elk_shell/ec_temp_base_real_add_result/` 目录中。 请确保目录 `/opt/elk_shell/ec_temp_base_real_add_result/` 存在且可写,并且表 `hive_web.ec_temp_base_real_add_result` 中有符合条件的数据。同时,确保 `$ti_yestday_format` 变量的值在查询之前已经正确设置。 注意,在执行该查询之前,你需要在 Hive CLI 或 Hive Beeline 中连接到 Hive 数据库,并确保具有足够的权限来执行该查询。
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set user_write_ugi:afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902=lbs-huiyan,lbs-huiyan; insert overwrite directory 'afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902/user/lbs-huiyan/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_mall_userpic/event_type=monthly/event_day={FORWARD_MONTH_END}' using CSV options('compression'='GZIP', sep='\t', escapeQuotes=false) SELECT source.mall_id AS mall_id, COUNT(1) AS total FROM (SELECT cuid, mall_id, mall_name, date_type FROM huiyan_ns.huiyan.map_huiyan_mall_basic_source WHERE event_day = '{FORWARD_MONTH_END}') source JOIN (SELECT cuid, * FROM huiyan_ns.huiyan.map_huiyan_parse_userpic WHERE event_day >= '{FORWARD_7_DAY}' AND event_day <= '{FORWARD_MONTH_END}') userpic ON userpic.cuid = source.cuid GROUP BY source.mall_id, source.mall_name, source.date_type; alter table huiyan_ns.huiyan.map_huiyan_mall_userpic_raw add partition(event_day='{FORWARD_MONTH_END}') location 'afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902/user/lbs-huiyan/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_mall_flow_userpic_raw/event_day={FORWARD_MONTH_END}'; set user_write_ugi:afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902=lbs-huiyan,lbs-huiyan; insert overwrite directory 'afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902/user/lbs-huiyan/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_mall_userpic/event_type=monthly/event_day={FORWARD_MONTH_END}' using CSV options('compression'='GZIP', sep='\t', escapeQuotes=false) SELECT TRANSFORM(mall_id, ) USING 'python3 mall_userpic_streaming.py' AS(mall_id, ) FROM huiyan_ns.huiyan.map_huiyan_mall_userpic_raw WHERE event_day = '{FORWARD_MONTH_END}' ; alter table huiyan_ns.huiyan.map_huiyan_mall_userpic add partition(event_type='monthly', event_day='{FORWARD_MONTH_END}') location 'afs://kunpeng.afs.baidu.com:9902/user/lbs-huiyan/warehouse/huiyan.db/map_huiyan_mall_userpic/event_type=monthly/event_day=${FORWARD_MONTH_END}'; 将这两段代码合并为一段

insert overwrite table discountdw.dwd_sd_adds_order_bill_inc partition(dt = '2023-06-06') select t1.order_bill_id, t1.counterfoil_no, t1.acceptor, date_format(to_utc_timestamp(cast(t1.expiry_date as bigint) ,'GMT-8'),'YYYY-MM-dd'), t2.company_id, t1.cert_no, t1.company_name, t1.third_order_id, t1.counterfoil_amt/10000, t1.transaction_amt/10000, t1.rate, '3bp' as service_tariffing, ((DATEDIFF(to_utc_timestamp(t1.expiry_date ,'GMT-8'),to_utc_timestamp(t1.transaction_date ,'GMT-8') ) + adjust_days)* 0.0003 *(counterfoil_amt))/ 360 as service_fee, 360 as total_days, DATEDIFF(to_utc_timestamp(t1.expiry_date ,'GMT-8'),to_utc_timestamp(t1.transaction_date ,'GMT-8') ) + adjust_days as modulation_date, t3.channel_type, t3.bank_name, date_format(to_utc_timestamp(cast(t1.transaction_date as bigint) ,'GMT-8'),'YYYY-MM-dd'), t1.order_status_code, t1.order_status_msg, t4.fee_amt, t4.status, t1.tenant_id, t5.revenue, to_utc_timestamp(cast(t1.create_date as bigint) ,'GMT-8'), to_utc_timestamp(cast(t1.update_date as bigint) ,'GMT-8') from (select * from discountdw.ods_adds_order_bill_inc where dt ='2023-06-06' and channel_id=101110004 )t1 left join (select * from mecdw.ods_company_full where platform_id='sdpjw')t2 on t1.cert_no=t2.cert_no and t1.tenant_id=t2.tenant_id left join discountdw.dim_adds_product_full t3 on t1.partner_id=t3.partner_id and t1.product_id=t3.product_id left join (select * from mecdw.dwd_sc_fee_record_full where dt='2023-06-06' and biz_type=2 ) t4 on t1.order_bill_id=t4.third_id left join (select * from discountdw.ods_sd_order_ext_inc where dt='2023-06-06') t5 on t1.order_bill_id=t5.order_bill_id left join sdpjwdw.dim_holiday_info_full t6 on date_format(to_utc_timestamp(t1.expiry_date ,'GMT-8'),'YYYY-MM-dd') = t6.civic_holiday ;

java.sql.SQLException: SQLJob: 28ed8f13-d1ad-41a8-977b-baa49f413c04 failed when executing SQL: /********************************************************************/ insert overwrite table ksh_xjr_ssbk -- 一维度 select count(*) as ssbkqy,industry_name,null as area_name,null as qylx,null as ssbk from tmp_xjr_2 group by industry_name union all select count(*) as ssbkqy,null as industry_name,area_name,null as qylx,null as ssbk from tmp_xjr_2 group by area_name union all select count(*) as ssbkqy,null as industry_name,null as area_name,qylx,null as ssbk from tmp_xjr_2 group by qylx union all select count(*) as ssbkqy,null as industry_name,null as area_name,null as qylx,ssbk from tmp_xjr_2 group by ssbk -- 二维度 union all select count(*) as ssbkqy,industry_name,area_name,null as qylx,null as ssbk from tmp_xjr_2 group by industry_name,area_name union all select count(*) as ssbkqy,industry_name,null as area_name,qylx,null as ssbk from tmp_xjr_2 group by industry_name,qylx union all select count(*) as ssbkqy,industry_name,null as area_name,null as qylx,ssbk from tmp_xjr_2 group by industry_name,ssbk union all select count(*) as ssbkqy,null as industry_name,area_name,qylx,null as ssbk from tmp_xjr_2 group by area_name,qylx union all select count(*) as ssbkqy,null as industry_name,area_name,null as qylx,null as ssbk from tmp_xjr_2 group by area_name,ssbk union all select count(*) as ssbkqy,null as industry_name,null as area_name,qylx,ssbk from tmp_xjr_2 group by qylx,ssbk -- 三维度 union all select count(*) as ssbkqy,industry_name,null as area_name,qylx,ssbk from tmp_xjr_2 group by industry_name,qylx,ssbk union all select count(*) as ssbkqy,industry_name,area_name,null as qylx,ssbk from tmp_xjr_2 group by industry_name,area_name,ssbk union all select count(*) as ssbkqy,industry_name,area_name,qylx,null as ssbk from tmp_xjr_2 group by industry_name,area_name,qylx union all select count(*) as ssbkqy,null as industry_name,area_name,qylx,ssbk from tmp_xjr_2 group by area_name,qylx,ssbk -- 四维度 union all select count(*) as ssbkqy,null as industry_name,area_name,qylx,ssbk from tmp_xjr_2 group by industry_name,area_name,qylx,ssbk;

请以最详细的方式解释这段代码with a01 as( select sm_id, isname, case when isname in ('冰箱', '冷柜') then '制冷' when isname = '商空' then '楼宇' when isname = '家空' then '空调' else isname end as cyx, factory_code, mtname, curstatus, model_code, model_name, start_time, --'保养起始时间' expire_time, --'保养到期时间' substring(start_time, 1, 7) byqsny, substring(expire_time, 1, 7) byjssj, case when stype = '2' then '二保' when stype = '3' then '三保' else stype end as bylx, case when mm_type = '2' then '二保' when mm_type = '3' then '三保' when mm_type = '4' then '三保带二保' else mm_type end as mmtype, --实际保养类型 upper_time, --上次保养时间 mm_time, --实际保养时间 scustcode, -- 实供应商编码 scustname, --实供应商名称 mould_status, --模具维保状态 mm_status, --实际是否保养 smould_status --模具实际维保状态 from dwd_mm_staymaintain_all a where by_status <> '无需保养' and length(factory_code) = 4 and curstatus not in ('报废中', '已报废', '冻结数据', '垃圾数据') and isname in ('冰箱', '冷柜', '家空', '商空', '洗涤', '厨电', '热水器') and substring(expire_time, 1, 10) <= from_unixtime(unix_timestamp(), 'yyyy-MM-dd') and expire_time is not null and expire_time <> '' ), b01 as( select cyx, byjssj, count(sm_id) by_ying from a01 group by cyx, byjssj ), b02 as( select cyx, byjssj, count(sm_id) by_shi from a01 where mm_status = '已保养' group by cyx, byjssj ),c01 as( select from_unixtime(unix_timestamp(), 'yyyy-MM') months, t1.cyx industry, t1.byjssj byjsyf, cast(t1.by_ying as string) by_ying, cast(t2.by_shi as string) by_shi, cast(t2.by_shi/t1.by_ying as decimal(8,5)) bywcl from b01 t1 left join b02 t2 on t1.cyx = t2.cyx and t1.byjssj = t2.byjssj) insert overwrite table dh_yf.tt_mould_asset_maintenance_overview select months, industry, byjsyf, by_ying, by_shi, cast(bywcl as string) bywcl, from_unixtime(unix_timestamp(), 'yyyy-MM-dd') etl_date, '%' unit from c01

print("开始执行推荐算法....") #spark.sql(etl_sql).write.jdbc(mysql_url, 'task888', 'overwrite', prop) # 获取:用户ID、房源ID、评分 etl_rdd = spark.sql(etl_sql).select('user_id', 'phone_id', 'action_core').rdd rdd = etl_rdd.map(lambda x: Row(user_id=x[0], book_id=x[1], action_core=x[2])).map(lambda x: (x[2], x[1], x[0])) # 5.训练模型 model = ALS.train(rdd, 10, 10, 0.01) # 7.调用模型 products_for_users_list = model.recommendProductsForUsers(10).collect() # 8.打开文件,将推荐的结果保存到data目录下 out = open(r'data_etl/recommend_info.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') # 9.设置写入模式 csv_write = csv.writer(out, dialect='excel') # 10.设置用户csv文件头行 user_head = ['user_id', 'phone_id', 'score'] # 12.写入头行 csv_write.writerow(user_head) # 13.循环推荐数据 for i in products_for_users_list: for value in i[1]: rating = [value[0], value[1], value[2]] # 写入数据 csv_write.writerow(rating) print("推荐算法执行结束,开始加工和变换推荐结果....") # 14.读取推荐的结果 recommend_df = spark \ .read \ .format('com.databricks.spark.csv') \ .options(header='true', inferschema='true', ending='utf-8') \ .load("data_etl/recommend_info.csv") # 注册临时表 recommend_df.createOrReplaceTempView("recommend") # 构造 spark执行的sql recommend_sql = ''' SELECT a.user_id, a.phone_id, bid,phone_name, phone_brand, phone_price, phone_memory ,phone_screen_size,ROUND(score,1) score FROM recommend a,phone b WHERE a.phone_id=b.phone_id ''' # 执行spark sql语句,得到dataframe recommend_df = spark.sql(recommend_sql) # 将推荐的结果写入mysql recommend_df.write.jdbc(mysql_url, 'recommend', 'overwrite', prop) 解释一下这段代码

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