spark读取的数据有以下列:订单id、订单日期、用户id、区域、省份、商品id、商品单价、商品数量、订单消费金额),在hive中有data表,字段(date string,total_money float,user num int)。请你在idea环境下用sql语句按日期计算,每天的消费总金额和消费人数,将计算结果保存为csv文件,并将文件导入到hive的data表中。
时间: 2024-03-23 14:41:32 浏览: 10
好的,以下是可以实现您的需求的 SQL 语句:
```sql
SELECT
order_date AS date,
SUM(order_money) AS total_money,
COUNT(DISTINCT user_id) AS user_num
FROM
order_table
GROUP BY
order_date
```
其中 `order_table` 是您的订单数据表的表名。这个 SQL 语句会按照订单日期对订单消费金额进行求和,并且计算每天的消费人数(去重后)。
接下来,您可以使用以下代码将查询结果保存为 CSV 文件:
```scala
// 将查询结果写入 csv 文件
val result = spark.sql("上面的 SQL 语句")
result.write.option("header", "true").csv("result.csv")
```
这里假设您已经在 Spark 中创建了一个名为 `spark` 的 SparkSession 对象。
最后,您可以使用以下语句将 CSV 文件中的数据导入到 Hive 的 `data` 表中:
```sql
LOAD DATA LOCAL INPATH 'result.csv' OVERWRITE INTO TABLE data
```
这个语句会将 `result.csv` 文件中的数据覆盖写入到 Hive 的 `data` 表中。需要注意的是,这个语句需要在 Hive 中执行。如果您是在 Spark 中执行的 SQL 语句,可以使用 `spark.sql` 方法来执行上面的语句。