介绍一下 hive 和 spark里的 union数据类型

在 Hive 中，UNION 数据类型指的是将两个或多个 SELECT 语句的结果集合并在一起，且结果集的列数和数据类型必须完全相同。使用 UNION 语句可以将两个或多个表或视图中的数据合并到一个结果集中。Union 语句的语法如下：

SELECT col1, col2, col3 FROM table1 UNION SELECT col1, col2, col3 FROM table2;

而在 Spark 中，UNION 数据类型也指将两个或多个数据集合并在一起，且数据集的列数和数据类型必须完全相同。使用 union() 方法可以将两个或多个 DataFrame 或 Dataset 中的数据合并到一个 DataFrame 或 Dataset 中。Union 方法的语法如下：

df1.union(df2)

需要注意的是，Spark 中的 union() 方法返回的是一个新的 DataFrame 或 Dataset，而不是对原有的 DataFrame 或 Dataset 进行修改。

相关问题

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，保存数据至Hive

好的，我明白了。针对您的问题，我可以提供以下的Spark SQL代码来实现您的需求：

-- 从Hive中读取订单相关表
CREATE TEMPORARY VIEW dwd_order_detail
AS
SELECT * FROM hive_db.dwd.order_detail;

CREATE TEMPORARY VIEW dwd_order_info
AS
SELECT * FROM hive_db.dwd.order_info;

CREATE TEMPORARY VIEW dwd_sku_info
AS
SELECT * FROM hive_db.dwd.sku_info;

-- 从MySQL中读取shtd_store数据库中的订单相关表
CREATE TEMPORARY VIEW mysql_order_detail
AS
SELECT * FROM jdbc_db.mysql.order_detail;

CREATE TEMPORARY VIEW mysql_order_info
AS
SELECT * FROM jdbc_db.mysql.order_info;

CREATE TEMPORARY VIEW mysql_sku_info
AS
SELECT * FROM jdbc_db.mysql.sku_info;

-- 合并订单相关表
CREATE TEMPORARY VIEW order_detail_union
AS
SELECT * FROM dwd_order_detail
UNION ALL
SELECT * FROM mysql_order_detail;

CREATE TEMPORARY VIEW order_info_union
AS
SELECT * FROM dwd_order_info
UNION ALL
SELECT * FROM mysql_order_info;

CREATE TEMPORARY VIEW sku_info_union
AS
SELECT * FROM dwd_sku_info
UNION ALL
SELECT * FROM mysql_sku_info;

-- 对用户购买过的商品进行去重
CREATE TEMPORARY VIEW user_sku_distinct
AS
SELECT user_id, sku_id
FROM (
  SELECT ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id, sku_id ORDER BY order_id) AS rn,
         user_id,
         sku_id
  FROM order_detail_union
  JOIN order_info_union ON order_detail_union.order_id = order_info_union.order_id
  WHERE order_info_union.order_status = 'paid'
) t
WHERE rn = 1;

-- 将用户id和sku_id进行mapping操作
CREATE TEMPORARY VIEW user_sku_mapping
AS
SELECT dense_rank() OVER (ORDER BY user_id) - 1 AS user_id_mapping,
       dense_rank() OVER (ORDER BY sku_id) - 1 AS sku_id_mapping
FROM user_sku_distinct;

-- 按照user_id_mapping和sku_id_mapping进行升序排序
CREATE TEMPORARY VIEW user_sku_sorted
AS
SELECT user_id_mapping, sku_id_mapping
FROM user_sku_mapping
ORDER BY user_id_mapping, sku_id_mapping;

-- 将结果保存至Hive
INSERT OVERWRITE TABLE hive_db.result.user_sku_sorted
SELECT user_id_mapping, sku_id_mapping
FROM user_sku_sorted;

需要注意的是，以上代码仅供参考，实际情况可能需要根据表结构、数据情况等进行相应的调整。另外，您需要将其中涉及到的数据库和表名、字段名等进行适当修改，以符合实际情况。