有一张用户余额表dwd_fnd_bal_usr_dd, 包含user_id（用户id）、bal（当前余额）以及dt（日期） 问题：请补全所有用户的缺失余额，用lead或lag函数写一条sql

在SQL中，如果你想要用`LEAD()`或`LAG()`函数来补全所有用户（user_id）的缺失余额，假设你想使用`LAG()`函数获取前一日期的余额来填充当天余额缺失的情况，你可以这样做：

SELECT
    user_id,
    COALESCE(bal, LAG(bal, 1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY dt)) AS bal,
    dt
FROM
    dwd_fnd_bal_usr_dd
ORDER BY
    user_id, dt;

这里的关键点是：
- `LAG(bal, 1) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY dt)`：对每个用户（通过`PARTITION BY user_id`）按照日期顺序（`ORDER BY dt`），获取他们的余额滞后值，滞后1行即为前一天的余额。
- `COALESCE(bal, ...)`：如果`bal`列有值，则直接返回；如果没有值（即缺失），则使用`LAG()`的结果填充。

请注意，这个查询假设`bal`列在`dt`之后有连续的记录，如果存在跳跃或者用户余额突然变化，那么填充可能会出现问题。如果需要处理这类复杂情况，可能需要更细致的策略。

相关问题

使用idea用spark抽取ods库sku_info表中的数据到dwd库dim_sku_info表中，字段为etl_date的值与ods库的相对应表该值相等，并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”。dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写当前操作时间，并进行数据类型转换。使用mysql cli查询表dim_sku_info的字段id、sku_desc、dwd_insert_user、dwd_modify_time、etl_date条件为id大于等于15且小于等于20，并且按照id升序排序

好的，这是一个关于Spark和MySQL的数据处理问题。以下是解决方案：

1. 使用Spark SQL抽取ods库中的sku_info表中的数据到DataFrame中，例如：

val skuInfoDF = spark.sql("SELECT * FROM ods.sku_info")

2. 对DataFrame进行数据清洗和转换，添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列，并将etl_date的值与ods库的相对应表该值相等，例如：

import org.apache.spark.sql.functions._

val dimSkuInfoDF = skuInfoDF
  .withColumn("dwd_insert_user", lit("user1"))
  .withColumn("dwd_modify_user", lit("user1"))
  .withColumn("dwd_insert_time", date_format(current_timestamp(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
  .withColumn("dwd_modify_time", date_format(current_timestamp(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
  .withColumnRenamed("sku_desc", "sku_name") // 修改列名
  .withColumn("etl_date", date_format(lit("2021-01-01"), "yyyyMMdd")) // etl_date的值与ods库的相对应表该值相等

3. 将DataFrame中的数据写入MySQL的dim_sku_info表中，例如：

dimSkuInfoDF.write
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/dwd")
  .option("dbtable", "dim_sku_info")
  .option("user", "root")
  .option("password", "123456")
  .mode(SaveMode.Append)
  .save()

4. 最后，使用MySQL的CLI查询表dim_sku_info的字段id、sku_desc、dwd_insert_user、dwd_modify_time、etl_date条件为id大于等于15且小于等于20，并且按照id升序排序，例如：

SELECT id, sku_name, dwd_insert_user, dwd_modify_time, etl_date
FROM dim_sku_info
WHERE id >= 15 AND id <= 20
ORDER BY id ASC;

以上就是解决方案，希望能够帮助到你！

抽取 ods 库中 changerecord 的全量数据进入 Hive 的 dwd 库中表 fact_change_record，抽取数据之前需要 对数据根据 changeid 和 changemachineid进行联合去重处理，分区字段为 etldate且值与 ods库的相对应表该值相等，并添加 dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、 dwd_modify_time 四 列 ,其 中 dwd_insert_user、dwd_modify_user 均填写“user1”，dwd_insert_time、dwd_modify_time 均填写当前操作时间，并进行数据类型转换

好的，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 在Hive中创建dwd库和fact_change_record表，并添加分区字段和新增的四列：

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS dwd;
USE dwd;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS fact_change_record (
    changeid INT,
    changemachineid INT,
    changetype STRING,
    changereason STRING,
    changedate STRING,
    etldate STRING,
    dwd_insert_user STRING,
    dwd_insert_time TIMESTAMP,
    dwd_modify_user STRING,
    dwd_modify_time TIMESTAMP
) PARTITIONED BY (etldate STRING);

2. 对ods库中的changerecord表进行联合去重处理，将结果写入临时表temp_change_record中：

USE ods;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS temp_change_record AS
SELECT DISTINCT changeid, changemachineid, changetype, changereason, changedate, etldate
FROM changerecord;

3. 使用INSERT INTO语句将临时表中的数据插入到dwd库的fact_change_record表中，同时添加分区字段和新增的四列：

USE dwd;
INSERT INTO TABLE fact_change_record PARTITION (etldate='2022-01-01')
SELECT changeid, changemachineid, changetype, changereason, changedate, etldate,
       'user1' AS dwd_insert_user, CAST(FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP()) AS TIMESTAMP) AS dwd_insert_time,
       'user1' AS dwd_modify_user, CAST(FROM_UNIXTIME(UNIX_TIMESTAMP()) AS TIMESTAMP) AS dwd_modify_time
FROM temp_change_record;

其中，etldate的值可以根据你的需求进行修改。

4. 查看抽取结果：

USE dwd;
SELECT * FROM fact_change_record;

这样就可以将ods库中changerecord表的数据抽取到dwd库的fact_change_record表中，并进行了联合去重处理和添加了新增的四列。