5、 据Hive的dwd库中相关表或MySQL数据库shtd_store中订单相关表（order_detail、order_info、sku_info），对用户购买过的商品进行去重，将其转换为以下格式：第一列为用户id mapping（Mapping操作：例如用户id：1、4、7、8、9，则做完mapping操作转为字典类型，键0对应用户id 1，键1对应用户id 4，以此类推），第二列为用户购买过的商品id mapping，按照user_id与sku_id进行升序排序，输出前5行

以下是SQL语句实现该操作（假设用户id和商品id已经进行过mapping操作）：

SELECT CONCAT('{"',t1.user_id,'": "',t2.sku_id,'"}') AS user_sku
FROM (
  SELECT DISTINCT user_id
  FROM dwd.order_detail
) t1
JOIN (
  SELECT user_id, sku_id
  FROM dwd.order_detail
  UNION
  SELECT user_id, sku_id
  FROM shtd_store.sku_info
) t2
ON t1.user_id = t2.user_id
ORDER BY t1.user_id, t2.sku_id
LIMIT 5;

解释：

1. 首先从订单详情表中获取所有购买过商品的用户id，并去重；
2. 然后将订单详情表和商品信息表进行UNION操作，获取所有用户购买过的商品id；
3. 将上述两个结果按照用户id和商品id进行JOIN操作，得到每个用户购买过的所有商品；
4. 最后按照用户id和商品id升序排序，并将结果转换为字典格式（例如：{"1": "1001"}）；
5. 输出前5行结果。

注：以上SQL语句仅供参考，具体实现需要根据数据表结构进行调整。

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spark-shell：5、 据Hive的dwd库中相关表或MySQL数据库shtd_store中订单相关表（order_detail、order_info、sku_info），对用户购买过的商品进行去重，将其转换为以下格式：第一列为用户id mapping（Mapping操作：例如用户id：1、4、7、8、9，则做完mapping操作转为字典类型，键0对应用户id 1，键1对应用户id 4，以此类推），第二列为用户购买过的商品id mapping，按照user_id与sku_id进行升序排序，输出前5行

好的，根据您的要求，我给出以下Spark-shell代码：

// 导入必要的包
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("去重并转换用户购买商品格式")
  .getOrCreate()

// 读取Hive中的dwd库中相关表和MySQL数据库shtd_store中的表
val orderDetailDF = spark.table("dwd.order_detail")
val orderInfoDF = spark.table("dwd.order_info")
val skuInfoDF = spark.read.format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store")
  .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
  .option("dbtable", "sku_info")
  .option("user", "root")
  .option("password", "root")
  .load()

// 进行去重并按照user_id和sku_id排序
val distinctDF = orderDetailDF
  .join(orderInfoDF, "order_id")
  .select("user_id", "sku_id")
  .distinct()
  .orderBy("user_id", "sku_id")

// 将用户id和商品id进行mapping
val userMapping = distinctDF.select("user_id").distinct().rdd.zipWithIndex().map{ case (row, index) => (row.getAs[Int]("user_id"), index)}
val skuMapping = distinctDF.select("sku_id").distinct().rdd.zipWithIndex().map{ case (row, index) => (row.getAs[Int]("sku_id"), index)}

// 定义UDF完成mapping操作
val userMappingUDF = udf((userId: Int) => userMapping.lookup(userId).head)
val skuMappingUDF = udf((skuId: Int) => skuMapping.lookup(skuId).head)

// 进行mapping操作并输出前5行
val resultDF = distinctDF
  .withColumn("user_id_mapping", userMappingUDF(col("user_id")))
  .withColumn("sku_id_mapping", skuMappingUDF(col("sku_id")))
  .select("user_id_mapping", "sku_id_mapping")
  .limit(5)

// 输出结果
resultDF.show()

需要注意的是，您需要根据实际情况修改代码中的表名、URL、用户名和密码等参数。

编写scala 工程代码,将mysql的shtd_store 库中表orders、lineitem 增量抽取到hive

编写scala工程代码，将MySQL的shtd_store库中的表orders和lineitem的增量数据抽取到Hive可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库：

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.functions._

2. 配置SparkSession：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("MySQL to Hive Incremental Extract")
  .config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse")
  .enableHiveSupport()
  .getOrCreate()

3. 定义MySQL和Hive的连接信息：

val mysqlURL = "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store"
val mysqlUser = "your_mysql_username"
val mysqlPassword = "your_mysql_password"

val hiveDB = "your_hive_database"
val hiveOrdersTable = "orders"
val hiveLineItemTable = "lineitem"

4. 从MySQL中读取最新的增量数据：

val ordersDF = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("url", mysqlURL)
  .option("user", mysqlUser)
  .option("password", mysqlPassword)
  .option("dbtable", "shtd_store.orders")
  .load()

val lineItemDF = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("url", mysqlURL)
  .option("user", mysqlUser)
  .option("password", mysqlPassword)
  .option("dbtable", "shtd_store.lineitem")
  .load()

5. 如果Hive中已存在orders和lineitem表，则将读取到的最新数据与Hive表中原有的数据合并：

val existingOrdersDF = spark.table(s"$hiveDB.$hiveOrdersTable")
val existingLineItemDF = spark.table(s"$hiveDB.$hiveLineItemTable")

val mergedOrdersDF = ordersDF.union(existingOrdersDF).distinct()
val mergedLineItemDF = lineItemDF.union(existingLineItemDF).distinct()

6. 将合并后的数据写入Hive表：

mergedOrdersDF.write
  .format("hive")
  .mode("append")
  .saveAsTable(s"$hiveDB.$hiveOrdersTable")

mergedLineItemDF.write
  .format("hive")
  .mode("append")
  .saveAsTable(s"$hiveDB.$hiveLineItemTable")

7. 完成增量抽取后，关闭SparkSession：

spark.stop()

以上代码能够将MySQL中的shtd_store库中的orders和lineitem表的增量数据抽取到Hive中，并将新数据与原有数据进行合并。注意替换相关连接信息和表名称，以适应你的实际情况。