.不同车型在一个月的销售量hive 代码

以下是一个简单的HiveQL代码，可以用来计算不同车型在一个月的销售量：

SELECT car_type, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_table
WHERE sale_date BETWEEN '2021-01-01' AND '2021-01-31'
GROUP BY car_type;

其中，`sales_table`是包含销售记录的表，`car_type`是车型列，`sales`是销售量列，`sale_date`是销售日期列。这个查询会对销售日期在2021年1月份的记录进行汇总，计算每个车型的总销售量。

相关问题

用java代码写一个读取kafka写入hive

我可以给你提供一个简单的java代码，它可以帮助你从Kafka中读取数据并将其写入Hive中： import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.hive.ql.io.parquet.MapredParquetOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; // 创建Kafka消费者
Properties props = new Properties();
KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer(props); // 创建Hadoop的配置
Configuration conf = new Configuration(); // 创建MapReduce任务
Job job = Job.getInstance(conf); // 启动消费者
ConsumerRecords records = consumer.poll(1000); // 将Kafka中的数据写入Hive中
MapredParquetOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/path/to/hive/table"));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("/path/to/hive/table"));
job.waitForCompletion(true);

提供一个hivesql解析器的实现代码

以下是一个基于 Java SQLParse AST 树和 HiveSql 语法规则实现的 HiveSql 解析器示例代码：

import java.util.List;
import net.sf.jsqlparser.JSQLParserException;
import net.sf.jsqlparser.parser.CCJSqlParserUtil;
import net.sf.jsqlparser.statement.Statement;
import net.sf.jsqlparser.statement.select.FromItem;
import net.sf.jsqlparser.statement.select.Join;
import net.sf.jsqlparser.statement.select.PlainSelect;
import net.sf.jsqlparser.statement.select.Select;
import net.sf.jsqlparser.statement.select.SelectBody;
import net.sf.jsqlparser.statement.select.SelectItem;

public class HiveSqlParser {

    public static void main(String[] args) throws JSQLParserException {
        String sql = "SELECT a.id, b.name FROM table1 a JOIN table2 b ON a.id = b.id WHERE a.age > 18";
        Statement statement = CCJSqlParserUtil.parse(sql);
        if (statement instanceof Select) {
            Select select = (Select) statement;
            SelectBody selectBody = select.getSelectBody();
            if (selectBody instanceof PlainSelect) {
                PlainSelect plainSelect = (PlainSelect) selectBody;
                // 处理 SELECT 子句
                List<SelectItem> selectItems = plainSelect.getSelectItems();
                for (SelectItem selectItem : selectItems) {
                    System.out.println("select item: " + selectItem.toString());
                }
                // 处理 FROM 子句
                FromItem fromItem = plainSelect.getFromItem();
                System.out.println("from item: " + fromItem.toString());
                // 处理 JOIN 子句
                List<Join> joins = plainSelect.getJoins();
                for (Join join : joins) {
                    System.out.println("join: " + join.toString());
                }
                // 处理 WHERE 子句
                if (plainSelect.getWhere() != null) {
                    System.out.println("where: " + plainSelect.getWhere().toString());
                }
            }
        }
    }

}

该示例代码使用 Java SQLParse AST 树解析 HiveSql 语句，并通过遍历 AST 树提取出 HiveSql 语句中的各种信息，如 SELECT 子句、FROM 子句、JOIN 子句和 WHERE 子句等。运行该示例代码，可以输出以下结果：

select item: a.id
select item: b.name
from item: table1 a
join: JOIN table2 b ON a.id = b.id
where: a.age > 18

该示例代码只是一个简单的示例，HiveSql 解析器的实现需要考虑更多的语法规则和语义规则，以实现更加完整和准确的解析功能。