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

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。

根据cp_id和一组spu_id、third_sku_id对来更新t_sku表

在数据库操作中，如果你想根据特定的`cp_id`以及一组`spu_id`和`third_sku_id`组合来更新`t_sku`表的数据，你可以编写一条SQL更新语句。假设`t_sku`表有一个名为`update_column`的列需要根据这些条件进行更新，以下是基本的结构：

UPDATE t_sku
SET update_column = new_value
WHERE cp_id = '目标CP_ID'
AND spu_id IN (list_of_spu_ids)
AND third_sku_id IN (list_of_third_sku_ids);

在这个例子中，你需要替换：
- `update_column`：你想要更新的具体字段名。
- `new_value`：新的值或表达式，将应用于满足条件的行。
- `'目标CP_ID'`：你想要更新的`cp_id`的具体值。
- `list_of_spu_ids` 和 `list_of_third_sku_ids`：包含所有对应`spu_id`和`third_sku_id`的列表。

执行这个命令之前，请确保你有正确的`cp_id`, `spu_id`, 和 `third_sku_id`组合，并且已经验证了这些组合在`t_sku`表中确实存在。如果涉及到批量更新，可以使用存储过程或者事务处理来避免并发问题。