f1=spark.sql（“选择 user_id，产品 ID，操作作为 FAV 从 ubh 其中操作 == 'fav' 分组按user_id，产品 ID，FAV”）b1=spark.sql（“选择用户 ID，产品 ID，操作作为 BUY，从 ubh 购买，其中操作 == '购买' 按用户 ID，产品 ID，BUY）分组”）c1=spark.sgl（“选择用户 ID，产品 ID，操作作为 CART 从 ubh 哪里操作 == 按用户 ID 分组的”购物车“组，product id，CART“）c1.createOrReplaceTempView（'c12）f1.createOrReplaceTempView（'f12！b1.createOrReplaceTempView（'b12）bc1=spark.sgl（”select b12.user_id，b12.product id，b12.买，C12。推车，f12。来自 b12 joinc12 的 FAV 在 b12.user id = c12.user id 和 b12.product id = c12.product id left join f12 on b12.user id = f12.user id and b12.product id =f12.product id”）更简洁的sql语句

可以使用下面的SQL语句来完成同样的任务：

SELECT
    user_id,
    product_id,
    SUM(CASE WHEN action = 'fav' THEN 1 ELSE 0 END) AS FAV,
    SUM(CASE WHEN action = 'buy' THEN 1 ELSE 0 END) AS BUY,
    SUM(CASE WHEN action = 'cart' THEN 1 ELSE 0 END) AS CART
FROM ubh
GROUP BY user_id, product_id

这个SQL语句将用户行为表ubh按照用户ID和产品ID进行分组，并使用SUM和CASE WHEN语句计算每个用户和产品的收藏、购买和加入购物车行为数量。这个语句更简洁、易于理解，并且避免了创建临时表和连接表的步骤。