.schema products

.schema是MongoDB数据库中的数据模型设计语言，用于描述集合（collections）中的文档结构。当你提到".schema products"，通常是指产品相关的数据模型。在`.schema`中，`products`是一个集合名，可能包含字段如`name`, `description`, `price`, `quantity`, `category`等，每个字段代表该集合中每个文档应具有的属性。

例如：

{
  "name": {
    "type": "string",
    "required": true
  },
  "description": {
    "type": "string"
  },
  "price": {
    "type": "number",
    "decimal": true
  },
  "quantity": {
    "type": "integer",
    "default": 0
  },
  "category": {
    "type": "array",
    "items": {
      "type": "string"
    }
  }
}

这个`.schema`表示每个产品文档都必须有名称、可选的描述、价格（数值型）、库存量（整数默认为0），以及一个字符串数组类型的类别。

相关问题

create table scott.products

Sure, here is the SQL statement to create a table named "products" under the schema "scott":

CREATE TABLE scott.products (
product_id INT NOT NULL,
product_name VARCHAR(50) NOT NULL,
product_desc TEXT,
product_price DECIMAL(10,2),
PRIMARY KEY (product_id)
);

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

这段代码实现了一个基于ALS算法的推荐系统，并将推荐结果保存到MySQL数据库中。具体过程如下：

1. 打印一条开始执行推荐算法的提示信息。

2. 从数据源中获取数据，并选择'user_id', 'phone_id', 'action_core'三个字段。将结果转换为一个RDD对象，并对RDD对象进行两次map操作，得到一个以'action_core'作为键的元组列表。

3. 使用ALS算法对元组列表进行训练，得到一个推荐模型。

4. 调用推荐模型的recommendProductsForUsers方法，获取用户对物品的推荐结果。

5. 打开一个文件，将推荐结果保存到文件中。

6. 使用csv模块创建一个csv写入器，并设置用户csv文件头行。

7. 循环推荐数据，将每一条推荐数据写入文件中。

8. 打印一条推荐算法执行结束的提示信息，并开始加工和变换推荐结果。

9. 使用Spark读取保存推荐结果的csv文件，并创建DataFrame对象。

10. 构造一个Spark SQL查询语句，用于将推荐结果与手机信息表关联，获取手机的品牌、价格、内存、屏幕尺寸等信息。

11. 执行Spark SQL查询语句，得到查询结果的DataFrame对象。

12. 将查询结果写入MySQL数据库中的recommend表中，如果recommend表已经存在，则会覆盖原有数据。