编写scala根据dwd层usercontinueorder表统计在两天内连续下单并且下单金额保持增长的用户,存入MySQL数据库shtd_result的usercontinueorder表

时间: 2023-11-28 19:49:51 浏览: 159
假设dwd层usercontinueorder表结构如下: | 字段名 | 类型 | 说明 | | --- | --- | --- | | user_id | string | 用户ID | | order_date | string | 下单日期 | | order_amount | double | 下单金额 | 首先,我们需要编写一个SQL语句来筛选出在两天内连续下单的用户,并计算他们的下单金额增长率。SQL语句如下: ```sql SELECT t1.user_id, t2.order_date AS start_date, t1.order_date AS end_date, (t1.order_amount - t2.order_amount) / t2.order_amount AS amount_growth_rate FROM dwd.usercontinueorder t1 JOIN dwd.usercontinueorder t2 ON t1.user_id = t2.user_id WHERE t1.order_date = date_add(t2.order_date, INTERVAL 1 DAY) AND t1.order_amount > t2.order_amount ``` 接下来,我们可以使用Spark将查询结果写入MySQL数据库。完整的Scala代码如下: ```scala import org.apache.spark.sql.SparkSession object UserContinueOrder { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder() .appName("UserContinueOrder") .getOrCreate() // 读取dwd层usercontinueorder表 val usercontinueorder = spark.read .format("jdbc") .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd?useSSL=false") .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") .option("dbtable", "dwd.usercontinueorder") .option("user", "root") .option("password", "root") .load() // 注册为临时表 usercontinueorder.createOrReplaceTempView("usercontinueorder") // 查询连续下单并下单金额保持增长的用户 val result = spark.sql( """ |SELECT | t1.user_id, | t2.order_date AS start_date, | t1.order_date AS end_date, | (t1.order_amount - t2.order_amount) / t2.order_amount AS amount_growth_rate |FROM | usercontinueorder t1 | JOIN usercontinueorder t2 ON t1.user_id = t2.user_id |WHERE | t1.order_date = date_add(t2.order_date, INTERVAL 1 DAY) | AND t1.order_amount > t2.order_amount |""".stripMargin) // 写入MySQL数据库 result.write .format("jdbc") .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd?useSSL=false") .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") .option("dbtable", "shtd_result.usercontinueorder") .option("user", "root") .option("password", "root") .save() spark.stop() } } ``` 注意,代码中需要替换MySQL数据库的连接信息和认证信息。同时,还需要将MySQL驱动程序的JAR包添加到项目中以便在Spark中使用。

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