set odps.sql.hive.compatible=true; INSERT OVERWRITE TABLE ads_ec_mbr_balance_trans_info_di PARTITION (dt = '${biz_date}') SELECT * FROM (SELECT trans.user_id AS user_id ,user.nickname AS nickname ,user.mobilephonenumber AS mobile ,CAST(GET_JSON_OBJECT(user.balance,'$.cash.available') AS BIGINT) AS available ,CASE WHEN trans.type = 'recharge' THEN '充值' WHEN trans.type = 'consumption' THEN '消费' WHEN trans.type = 'withdraw' THEN '提现' WHEN trans.type = 'adjust' THEN '历史余额转换' WHEN trans.type = 'refunded' THEN '退款' END AS type ,amount AS amount ,DATE_FORMAT(CAST(UNIX_TIMESTAMP('${biz_date}', 'yyyyMMdd') AS TIMESTAMP), 'yyyy-MM-dd') AS date FROM dws_ec_mbr_balance_trans_amount_1d trans LEFT JOIN dim_ec_mbr_user_info_di user ON trans.user_id = user.id WHERE trans.dt = '${biz_date-1}') AS temp ;是什么意思

这段代码是一个SQL语句，用于向一个名为 `ads_ec_mbr_balance_trans_info_di` 的分区表中插入数据。代码中的 `INSERT OVERWRITE TABLE` 语句用于覆盖已存在的表数据，并将查询结果插入到指定的分区中。

查询部分是一个子查询，用于获取数据。子查询中使用了表 `dws_ec_mbr_balance_trans_amount_1d` 和表 `dim_ec_mbr_user_info_di` 进行关联查询，获取相应的字段信息。其中，还对日期进行了格式化处理。

最后，通过 `PARTITION (dt = '${biz_date}')` 指定了插入的分区，`${biz_date}` 是一个占位符，表示在执行时会被实际的日期值所替换。

此代码的整体逻辑是将前一天的交易数据和用户信息进行关联查询，然后将查询结果插入到指定的分区表中。

相关问题

from odps import ODPS from odps import options import pandas as pd import multiprocessing as mp CORE = 2 MIGRATE_TABLE = 'crm_adm_pdm_dev.migrate_odps_his_table' df= o.get_table(MIGRATE_TABLE) df= df.to_df().to_pandas() source_table = df['source_table'].values.tolist() partition_col = df['partition_col'].values.tolist() target_table = df['target_table'].values.tolist() condition = df['condition'].values.tolist() def ins(source_table,partition_col,target_table,condition): try: print(source_table,target_table) if partition_col == '' or partition_col is None: sql = "INSERT OVERWRITE TABLE %s SELECT * FROM %s %s" % (target_table,source_table,condition) else: sql = "INSERT OVERWRITE TABLE %s partition(%s) SELECT * FROM %s %s" % (target_table,partition_col,source_table,condition) print(sql) o.execute_sql(sql) except Exception as e: print(f"Error while processing {source_table}:\n {e}") with mp.Pool(processes=CORE) as pool: res = pool.starmap_async(ins,zip(source_table,partition_col,target_table,condition)) res.wait()

对于你的代码，我注意到你正在使用ODPS库来连接和操作MaxCompute。你导入了`ODPS`和`options`模块，然后使用`get_table`方法获取了一个表，并将其转换为Pandas DataFrame。

接下来，你将表中的一些列分别赋值给了`source_table`、`partition_col`、`target_table`和`condition`变量。

然后，你定义了一个名为`ins`的函数，将这些变量作为参数传递进去。在函数内部，你尝试执行一个SQL语句，将源表的数据插入到目标表中。如果存在分区列，则将其作为分区信息插入。

最后，你使用`multiprocessing.Pool`创建了一个进程池，并使用`starmap_async`方法并行地调用`ins`函数，将参数从四个列表中逐个取出。使用`CORE`变量来指定进程池的大小。

请问有什么我可以帮助你的吗？

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