给定商品销量表 sales，存储每天商品的销量信息， 示例数据如下spu_id sale_count sale_amount price dt 1 10 100 10 2 5 50 10 2021-01-01 3 20 100 5 2021-01-02 1 20 200 10 2021-02-01 2 50 500 1 30 300 2021-01-01 10 2021-02-01 10 2022-01-01 1、按⽉统计整体的销售额

可以使用SQL语句来实现：

SELECT DATE_FORMAT(dt,'%Y-%m') AS month, SUM(sale_amount) AS total_sales
FROM sales
GROUP BY DATE_FORMAT(dt,'%Y-%m')
ORDER BY month ASC;

这条SQL语句会按照月份统计销售额，并且将结果按照月份的升序排序。月份格式化使用DATE_FORMAT函数实现，SUM函数用于计算总销售额，GROUP BY子句用于将销售额按月份分组。

相关问题

localhost = 10.181.1.52, port = 8086, measurement_name=SPU1001_BSOC,查询这个表最新的10条数据

以下是使用 `influxdb` 库查询指定数据库中表的最新10条数据的示例代码：

from influxdb import InfluxDBClient

# 连接 InfluxDB
client = InfluxDBClient('10.181.1.52', 8086, 'username', 'password', 'database_name')

# 查询最新的10条数据
query = 'SELECT * FROM SPU1001_BSOC ORDER BY time DESC LIMIT 10'
result = client.query(query)

# 处理查询结果
for point in result.get_points():
    print(point)

# 关闭连接
client.close()

在代码中，您需要根据实际情况替换以下内容：
- `'10.181.1.52'` 和 `8086`：InfluxDB 的主机和端口；
- `'username'` 和 `'password'`：用于连接 InfluxDB 的用户名和密码；
- `'database_name'`：要查询的数据库名称；
- `'SPU1001_BSOC'`：要查询的测量名称（表名）。

请确保您已经安装了 `influxdb` 库，并将用户名、密码和数据库名称替换为正确的值。

2、 根据Hive的dwd库中相关表或MySQL中shtd_store中相关商品表（sku_info），spark-shell获取id、spu_id、price、weight、tm_id、category3_id 这六个字段并进行数据预处理，对price、weight进行规范化(StandardScaler)处理，对spu_id、tm_id、category3_id进行one-hot编码处理（若该商品属于该品牌则置为1，否则置为0）,并按照id进行升序排序，在集群中输出第一条数据前10列（无需展示字段名）

以下是基于Scala语言的代码：

import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.ml.feature.{StandardScaler, OneHotEncoder, StringIndexer}

// 读取Hive中的dwd库中相关表
val df = spark.sql("select id, spu_id, price, weight, tm_id, category3_id from dwd_table")

// 读取MySQL中shtd_store中相关商品表
// val df = spark.read.jdbc(url, table, properties)

// 规范化price和weight字段
val scaler = new StandardScaler()
  .setInputCol("features")
  .setOutputCol("scaled_features")
  .setWithStd(true)
  .setWithMean(true)
val assembler = VectorAssembler()
  .setInputCols(Array("price", "weight"))
  .setOutputCol("features")
val scaledDF = scaler.fit(assembler.transform(df)).transform(assembler.transform(df))

// 对spu_id、tm_id、category3_id进行one-hot编码
val spuIndexer = new StringIndexer()
  .setInputCol("spu_id")
  .setOutputCol("spu_index")
  .setHandleInvalid("skip")
val tmIndexer = new StringIndexer()
  .setInputCol("tm_id")
  .setOutputCol("tm_index")
  .setHandleInvalid("skip")
val categoryIndexer = new StringIndexer()
  .setInputCol("category3_id")
  .setOutputCol("category_index")
  .setHandleInvalid("skip")

val encoder = new OneHotEncoder()
  .setInputCols(Array("spu_index", "tm_index", "category_index"))
  .setOutputCols(Array("spu_encoded", "tm_encoded", "category_encoded"))

val oneHotDF = encoder.fit(categoryIndexer.fit(tmIndexer.fit(spuIndexer.fit(scaledDF).transform(scaledDF)).transform(scaledDF)).transform(scaledDF)

// 按照id进行升序排序，并输出前10行
val resultDF = oneHotDF.sort("id").limit(10).select("id", "spu_encoded", "tm_encoded", "category_encoded", "scaled_features")
resultDF.show(false)

其中，需要替换以下内容：

1. `dwd_table`：Hive中的相关表名；
2. `url`、`table`、`properties`：MySQL中相关表的连接信息；
3. `Array("price", "weight")`：需要规范化的字段名；
4. `Array("spu_index", "tm_index", "category_index")`：需要进行one-hot编码的字段名；
5. `"skip"`：空值处理策略，可选值为`"skip"`、`"error"`和`"keep"`，表示跳过、报错或保留空值。