在DWD层表中，有如下数据。用户id，商品id，当日用户浏览该商品次数，天分区。请用sql语言计算指标近180天用户浏览该商品次数。 注意：每天的用户浏览数据超过百万条。且该指标需要每天计算。 提示：考虑定时调度，每天动态累计。CREATE TABLE dwd_user_day_num_visits ( user_id STRING COMMENT '用户ID', product_id STRING COMMENT '商品ID', day_num_visits_dy INT COMMENT '当日用户浏览该商品次数' ) COMMENT '用户浏览商品信息' PARTITIONED BY (pt_d STRING COMMENT '分区日期') ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE ; CREATE TABLE dwd_user_day_num_visits_180dy ( user_id STRING COMMENT '用户ID', product_id STRING COMMENT '商品ID', day_num_visits_180dy INT COMMENT '近180天用户浏览该商品次数' ) COMMENT '近180天用户浏览该商品次数' PARTITIONED BY (pt_d STRING COMMENT '分区日期') ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE ;

根据您提供的表结构和要求，可以使用以下SQL语句来计算近180天用户浏览该商品的次数：

INSERT OVERWRITE TABLE dwd_user_day_num_visits_180dy PARTITION (pt_d = '{当前日期}')
SELECT
    a.user_id,
    a.product_id,
    SUM(b.day_num_visits_dy) AS day_num_visits_180dy
FROM
    (SELECT user_id, product_id FROM dwd_user_day_num_visits WHERE pt_d >= DATE_SUB('{当前日期}', 180)) a
JOIN
    dwd_user_day_num_visits b ON a.user_id = b.user_id AND a.product_id = b.product_id AND b.pt_d = '{当前日期}'
GROUP BY
    a.user_id,
    a.product_id;

上述SQL语句中，我们首先通过子查询筛选出近180天内有浏览记录的用户和商品。然后与当天的浏览数据进行连接，并按照用户ID和商品ID进行分组，计算近180天的浏览次数。最后将结果插入到dwd_user_day_num_visits_180dy表的对应分区中。

请注意替换SQL语句中的"{当前日期}"为实际的日期值，以及根据您的实际表名和字段名进行调整。此外，建议将该SQL语句设定为每天定时执行，以实现每天计算该指标并更新结果表。