-------user_id_mapping与sku_id_mapping数据前5条如下：------- 0:0 0:89 1:1 1:2 1:3

user_id_mapping与sku_id_mapping是两个数据表，前者是用户ID映射表，后者是SKU（商品）ID映射表。根据提供的数据前5条，可以看出每行数据都由两个数字组成，以冒号“:”分隔，左侧表示用户或者SKU的原始ID，右侧表示对应的映射后的ID。

因此，前5条数据可以这样解读：
user_id_mapping数据前5条：
- 原始用户ID为0的用户映射后的ID为0
- 原始用户ID为0的用户映射后的ID为89
- 原始用户ID为1的用户映射后的ID为1
- 原始用户ID为1的用户映射后的ID为2
- 原始用户ID为1的用户映射后的ID为3

sku_id_mapping数据前5条：
- 原始SKU ID为0的商品映射后的ID为0
- 原始SKU ID为1的商品映射后的ID为1
- 原始SKU ID为2的商品映射后的ID为2
- 原始SKU ID为3的商品映射后的ID为3
- 原始SKU ID为4的商品映射后的ID为4

相关问题

spark-shell：5、 据Hive的dwd库中相关表或MySQL数据库shtd_store中订单相关表（order_detail、order_info、sku_info），对用户购买过的商品进行去重，将其转换为以下格式：第一列为用户id mapping（Mapping操作：例如用户id：1、4、7、8、9，则做完mapping操作转为字典类型，键0对应用户id 1，键1对应用户id 4，以此类推），第二列为用户购买过的商品id mapping，按照user_id与sku_id进行升序排序，保存数据至Hive

好的，我明白了。针对您的问题，我可以提供以下的Spark SQL代码来实现您的需求：

-- 从Hive中读取订单相关表
CREATE TEMPORARY VIEW dwd_order_detail
AS
SELECT * FROM hive_db.dwd.order_detail;

CREATE TEMPORARY VIEW dwd_order_info
AS
SELECT * FROM hive_db.dwd.order_info;

CREATE TEMPORARY VIEW dwd_sku_info
AS
SELECT * FROM hive_db.dwd.sku_info;

-- 从MySQL中读取shtd_store数据库中的订单相关表
CREATE TEMPORARY VIEW mysql_order_detail
AS
SELECT * FROM jdbc_db.mysql.order_detail;

CREATE TEMPORARY VIEW mysql_order_info
AS
SELECT * FROM jdbc_db.mysql.order_info;

CREATE TEMPORARY VIEW mysql_sku_info
AS
SELECT * FROM jdbc_db.mysql.sku_info;

-- 合并订单相关表
CREATE TEMPORARY VIEW order_detail_union
AS
SELECT * FROM dwd_order_detail
UNION ALL
SELECT * FROM mysql_order_detail;

CREATE TEMPORARY VIEW order_info_union
AS
SELECT * FROM dwd_order_info
UNION ALL
SELECT * FROM mysql_order_info;

CREATE TEMPORARY VIEW sku_info_union
AS
SELECT * FROM dwd_sku_info
UNION ALL
SELECT * FROM mysql_sku_info;

-- 对用户购买过的商品进行去重
CREATE TEMPORARY VIEW user_sku_distinct
AS
SELECT user_id, sku_id
FROM (
  SELECT ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id, sku_id ORDER BY order_id) AS rn,
         user_id,
         sku_id
  FROM order_detail_union
  JOIN order_info_union ON order_detail_union.order_id = order_info_union.order_id
  WHERE order_info_union.order_status = 'paid'
) t
WHERE rn = 1;

-- 将用户id和sku_id进行mapping操作
CREATE TEMPORARY VIEW user_sku_mapping
AS
SELECT dense_rank() OVER (ORDER BY user_id) - 1 AS user_id_mapping,
       dense_rank() OVER (ORDER BY sku_id) - 1 AS sku_id_mapping
FROM user_sku_distinct;

-- 按照user_id_mapping和sku_id_mapping进行升序排序
CREATE TEMPORARY VIEW user_sku_sorted
AS
SELECT user_id_mapping, sku_id_mapping
FROM user_sku_mapping
ORDER BY user_id_mapping, sku_id_mapping;

-- 将结果保存至Hive
INSERT OVERWRITE TABLE hive_db.result.user_sku_sorted
SELECT user_id_mapping, sku_id_mapping
FROM user_sku_sorted;

需要注意的是，以上代码仅供参考，实际情况可能需要根据表结构、数据情况等进行相应的调整。另外，您需要将其中涉及到的数据库和表名、字段名等进行适当修改，以符合实际情况。

spark-shell： 据Hive的dwd库中相关表或MySQL数据库shtd_store中订单相关表（order_detail、order_info、sku_info），对用户购买过的商品进行去重，将其转换为以下格式：第一列为用户id mapping（Mapping操作：例如用户id：1、4、7、8、9，则做完mapping操作转为字典类型，键0对应用户id 1，键1对应用户id 4，以此类推），第二列为用户购买过的商品id mapping，按照user_id与sku_id进行升序排序，对其进行聚合，其中对sku_id进行one-hot转换，将其转换为以下格式矩阵：第一列为用户id，其余列名为商品id，按照用户id进行升序排序，展示矩阵第一行前5列数据

您的问题中涉及到了Spark和Hive的操作，需要使用Spark SQL和HiveContext来完成。具体的处理流程如下：

1. 从Hive中读取相关表的数据，使用HiveContext的`hive`方法来查询数据：

val orderDetailDF = hiveContext.table("dwd.order_detail")
val orderInfoDF = hiveContext.table("dwd.order_info")
val skuInfoDF = hiveContext.table("shtd_store.sku_info")

2. 根据用户id和商品id进行去重和排序，并将其转换为字典类型：

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

val userSkuDF = orderDetailDF
  .join(orderInfoDF, Seq("order_id"), "left_outer")
  .select($"user_id", $"sku_id")
  .distinct()
  .orderBy($"user_id", $"sku_id")
  .groupBy($"user_id")
  .agg(collect_list($"sku_id").alias("sku_list"))
  .withColumn("sku_dict", map_from_arrays(
    (0 until size($"sku_list")).map(lit(_)): _*,
    $"sku_list"
  ))
  .drop("sku_list")

3. 对商品id进行one-hot转换，并将其转换为矩阵形式：

import org.apache.spark.ml.feature.{OneHotEncoder, StringIndexer}
import org.apache.spark.ml.linalg.{SparseVector, Vector, Vectors}

val skuIndexer = new StringIndexer()
  .setInputCol("sku_id")
  .setOutputCol("sku_index")
  .fit(skuInfoDF)

val skuEncoder = new OneHotEncoder()
  .setInputCol("sku_index")
  .setOutputCol("sku_vector")

val userSkuMatrixDF = userSkuDF
  .select($"user_id", explode($"sku_dict"))
  .withColumnRenamed("key", "sku_id")
  .withColumnRenamed("value", "sku_list")
  .join(skuInfoDF.select($"sku_id", $"sku_index"), Seq("sku_id"), "left_outer")
  .orderBy($"user_id", $"sku_index")
  .groupBy($"user_id")
  .agg(collect_list($"sku_vector").alias("sku_matrix"))
  .withColumn("sku_matrix", to_sparse_vector($"sku_matrix", size(skuInfoDF)))

def to_sparse_vector = udf((v: Seq[Vector], n: Int) =>
  Vectors.sparse(n, v.flatMap(_.asInstanceOf[SparseVector].indices).toArray, v.flatMap(_.asInstanceOf[SparseVector].values).toArray)
)

4. 展示矩阵第一行前5列数据：

userSkuMatrixDF.select($"user_id", $"sku_matrix"(0).alias("sku_0"), $"sku_matrix"(1).alias("sku_1"), $"sku_matrix"(2).alias("sku_2"), $"sku_matrix"(3).alias("sku_3"), $"sku_matrix"(4).alias("sku_4")).show(1)

注意：以上代码仅供参考，具体实现可能因数据结构和业务逻辑的不同而有所调整。