hive客户端中我创建了表create table order_info ( order_id string, --订单id user_id string, -- 用户id user_name string, -- 用户姓名 order_date string, -- 下单日期 order_amount int -- 订单金额 );请写出每个用户每次下单距离上次下单相隔的天数（首次下单按0天算）

可以使用Hive的窗口函数LAG函数来实现每个用户每次下单距离上次下单相隔的天数，具体的HQL代码如下：

SELECT user_id, 
       order_date, 
       COALESCE(DATEDIFF(order_date, LAG(order_date) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date)), 0) AS days_since_last_order
FROM order_info;

其中，LAG函数的作用是获取每个用户上一次下单的日期，然后使用DATEDIFF函数计算出当前订单日期与上一次订单日期之间相隔的天数。使用COALESCE函数处理首次下单的情况，如果LAG函数返回NULL，则将相隔天数设为0。

相关问题

使用Scala编写spark工程代码，将MySQL的shtd_store库中表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail的数据增量抽取到Hive的ods库中对应表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail中。 抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入Hive的ods库中表user_info。根据ods.user_info表中operate_time或create_time作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较)，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段类型为String，且值为当前2023年4月16的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
import java.time.LocalDate
import java.time.format.DateTimeFormatter

object IncrementalDataExtraction {
def main(args: Array[String]): Unit = {

// Create Spark session
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Incremental Data Extraction")
.enableHiveSupport()
.getOrCreate()

// Set date format for partition column
val dateFormat = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd")
val partitionDate = LocalDate.of(2023, 4, 15).format(dateFormat)

// Load MySQL tables
val user_info = spark.read.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store")
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
.option("dbtable", "user_info")
.option("user", "your_user_name")
.option("password", "your_password")
.load()

val sku_info = spark.read.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store")
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
.option("dbtable", "sku_info")
.option("user", "your_user_name")
.option("password", "your_password")
.load()

val base_province = spark.read.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store")
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
.option("dbtable", "base_province")
.option("user", "your_user_name")
.option("password", "your_password")
.load()

val base_region = spark.read.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store")
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
.option("dbtable", "base_region")
.option("user", "your_user_name")
.option("password", "your_password")
.load()

val order_info = spark.read.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store")
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
.option("dbtable", "order_info")
.option("user", "your_user_name")
.option("password", "your_password")
.load()

val order_detail = spark.read.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store")
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
.option("dbtable", "order_detail")
.option("user", "your_user_name")
.option("password", "your_password")
.load()

// Add partition column
val user_info_with_static_partition = user_info.withColumn("partition_date", lit(partitionDate))

// Extract incremental data for user_info
val max_operate_time = user_info.select(max("operate_time")).first().getTimestamp(0)
val max_create_time = user_info.select(max("create_time")).first().getTimestamp(0)

val user_info_incremental = user_info_with_static_partition.filter(
col("operate_time") > max_operate_time || col("create_time") > max_create_time
)

// Write incremental data to Hive table
user_info_incremental.write.mode("append").insertInto("ods.user_info")

// Drop temporary tables
user_info.unpersist()
sku_info.unpersist()
base_province.unpersist()
base_region.unpersist()
order_info.unpersist()
order_detail.unpersist()

// Stop Spark session
spark.stop()
}
}

环境说明： 服务端登录地址详见各任务服务端说明。 补充说明：各主机可通过Asbru工具或SSH客户端进行SSH访问； 主节点MySQL数据库用户名/密码：root/123456（已配置远程连接）； Hive的配置文件位于/opt/apache-hive-2.3.4-bin/conf/ Spark任务在Yarn上用Client运行，方便观察日志。 子任务一：数据抽取 编写Scala代码，使用Spark将MySQL的shtd_store库中表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail的数据增量抽取到Hive的ods库中对应表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail中。 1、 抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入Hive的ods库中表user_info。根据ods.user_info表中operate_time或create_time作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较)，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hive cli执行show partitions ods.user_info命令，将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下；在idea中编写

Scala代码，连接MySQL和Hive，并实现数据抽取功能。代码如下：

import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.{Calendar, Date}

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object DataExtract {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("DataExtract")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    // MySQL配置信息
    val mysqlUrl = "jdbc:mysql://192.168.1.101:3306/shtd_store"
    val mysqlUser = "root"
    val mysqlPwd = "123456"

    // Hive配置信息
    val hiveDBName = "ods"
    val hiveTableNames = Array("user_info", "sku_info", "base_province", "base_region", "order_info", "order_detail")

    // 获取当前比赛日的前一天日期
    val sdf = new SimpleDateFormat("yyyyMMdd")
    val cal = Calendar.getInstance()
    cal.add(Calendar.DATE, -1)
    val etlDate = sdf.format(cal.getTime)

    // 循环抽取各个表的增量数据
    for (tableName <- hiveTableNames) {
      val hiveTableName = hiveDBName + "." + tableName
      val mysqlTableName = tableName
      val primaryKey = "id"
      val incrField = "operate_time"
      val createTimeField = "create_time"

      // 获取Hive中最新的增量字段值
      val sql = s"select max($incrField) from $hiveTableName where etl_date='$etlDate'"
      val maxIncrFieldValue = spark.sql(sql).collect()(0)(0)

      // 构造MySQL查询语句
      var mysqlSql = s"select * from $mysqlTableName where 1=1"
      if (maxIncrFieldValue != null) {
        mysqlSql += s" and $incrField>'$maxIncrFieldValue'"
      } else {
        mysqlSql += s" and $createTimeField>'$etlDate'"
      }

      // 从MySQL读取数据
      val jdbcDF = spark.read.format("jdbc")
        .option("url", mysqlUrl)
        .option("user", mysqlUser)
        .option("password", mysqlPwd)
        .option("dbtable", mysqlSql)
        .load()

      // 将数据写入Hive，并添加静态分区
      jdbcDF.write.mode("append")
        .partitionBy("etl_date")
        .saveAsTable(hiveTableName, "hive", SaveMode.Append, Map("etl_date" -> etlDate))
    }

    spark.stop()
  }
}

该程序将MySQL中的增量数据抽取到Hive中，并在Hive中添加了静态分区。其中，使用了Hive的SaveMode.Append模式，表示追加写入数据，如果表不存在则会自动创建。同时，使用了Spark的partitionBy函数来添加静态分区，确保数据能够按照日期进行查询和管理。