spark-shell：5、 据Hive的dwd库中相关表或MySQL数据库shtd_store中订单相关表（order_detail、order_info、sku_info），对用户购买过的商品进行去重，将其转换为以下格式：第一列为用户id mapping（Mapping操作：例如用户id：1、4、7、8、9，则做完mapping操作转为字典类型，键0对应用户id 1，键1对应用户id 4，以此类推），第二列为用户购买过的商品id mapping，按照user_id与sku_id进行升序排序，输出前5行

好的，根据您的要求，我给出以下Spark-shell代码：

// 导入必要的包
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("去重并转换用户购买商品格式")
  .getOrCreate()

// 读取Hive中的dwd库中相关表和MySQL数据库shtd_store中的表
val orderDetailDF = spark.table("dwd.order_detail")
val orderInfoDF = spark.table("dwd.order_info")
val skuInfoDF = spark.read.format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store")
  .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
  .option("dbtable", "sku_info")
  .option("user", "root")
  .option("password", "root")
  .load()

// 进行去重并按照user_id和sku_id排序
val distinctDF = orderDetailDF
  .join(orderInfoDF, "order_id")
  .select("user_id", "sku_id")
  .distinct()
  .orderBy("user_id", "sku_id")

// 将用户id和商品id进行mapping
val userMapping = distinctDF.select("user_id").distinct().rdd.zipWithIndex().map{ case (row, index) => (row.getAs[Int]("user_id"), index)}
val skuMapping = distinctDF.select("sku_id").distinct().rdd.zipWithIndex().map{ case (row, index) => (row.getAs[Int]("sku_id"), index)}

// 定义UDF完成mapping操作
val userMappingUDF = udf((userId: Int) => userMapping.lookup(userId).head)
val skuMappingUDF = udf((skuId: Int) => skuMapping.lookup(skuId).head)

// 进行mapping操作并输出前5行
val resultDF = distinctDF
  .withColumn("user_id_mapping", userMappingUDF(col("user_id")))
  .withColumn("sku_id_mapping", skuMappingUDF(col("sku_id")))
  .select("user_id_mapping", "sku_id_mapping")
  .limit(5)

// 输出结果
resultDF.show()

需要注意的是，您需要根据实际情况修改代码中的表名、URL、用户名和密码等参数。