Spark-SQL 操作 hive 数据库中的表 1) 在 Hive 中新建数据库 dbspark_xxx，新建以下 3 张表，并导入数据，表数据自由定 义，每表数据不少于 10 条记录。 user_xxx: 字段： u_id click_p_id c_id 说明： 用户 id 值为 p_id,表示用户点击浏览过 该产品 当前城市 id product_xxx: 字段： p_id p_name 说明： 产品 id 产品名 city_xxx: 字段： c_id area 说明： 城市 id 城市所属地区 2) Spark 中查询 hive 表数据，计算各个地区前三大热门商品（即用户点击量最多的）

好的，我会为您解答关于 Spark-SQL 操作 Hive 数据库中的表的问题。下面是针对您的问题的解答：

1. 在 Hive 中新建数据库和表，并导入数据

首先，您需要在 Hive 中新建数据库和表，并导入数据。以下是示例代码：

-- 创建数据库
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS dbspark_xxx;

-- 使用数据库
USE dbspark_xxx;

-- 创建 user_xxx 表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_xxx (
  u_id STRING,
  click_p_id STRING,
  c_id STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;

-- 导入 user_xxx 表数据
LOAD DATA LOCAL INPATH 'path/to/user_xxx.csv' INTO TABLE user_xxx;

-- 创建 product_xxx 表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS product_xxx (
  p_id STRING,
  p_name STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;

-- 导入 product_xxx 表数据
LOAD DATA LOCAL INPATH 'path/to/product_xxx.csv' INTO TABLE product_xxx;

-- 创建 city_xxx 表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS city_xxx (
  c_id STRING,
  area STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;

-- 导入 city_xxx 表数据
LOAD DATA LOCAL INPATH 'path/to/city_xxx.csv' INTO TABLE city_xxx;

请将 `path/to/user_xxx.csv`、`path/to/product_xxx.csv` 和 `path/to/city_xxx.csv` 替换为您的数据文件路径。

2. Spark 中查询 Hive 表数据并计算各个地区前三大热门商品

您可以使用以下代码在 Spark 中查询 Hive 表数据并计算各个地区前三大热门商品：

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

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Query Hive Tables")
  .enableHiveSupport()
  .getOrCreate()

spark.sql("USE dbspark_xxx")

val result = spark.sql("""
  SELECT c.area, p.p_name, COUNT(*) AS click_count
  FROM user_xxx u
  JOIN city_xxx c ON u.c_id = c.c_id
  JOIN product_xxx p ON u.click_p_id = p.p_id
  GROUP BY c.area, p.p_name
  ORDER BY c.area, click_count DESC
""").groupBy("area")
  .agg(collect_list("p_name").alias("p_names"))
  .select("area", slice(col("p_names"), 1, 3).alias("top_3_products"))

result.show(false)

这段代码首先使用 Hive 数据库，然后使用 SQL 查询语句连接三张表，统计每个地区每个产品的点击量，并按地区和点击量降序排列。然后使用 `groupBy` 和 `agg` 函数将结果按地区分组，并使用 `collect_list` 函数将每个地区的所有产品名放到一个列表中。最后，使用 `slice` 函数取出每个地区的前三个产品名。最终结果将包含每个地区的前三大热门商品。

希望这些代码可以帮助到您。