select app, event, time, uuid, data, day, code from dm_finrisk.ods_event_hdfs_snapshot_di where code = 'shield@cashLoanEvent' and data like "%hotPublish%" limit 10 语法对不对

您的SQL语法基本正确，但是需要注意几点：

1. `like` 运算符需要配合 `%` 使用， `%` 表示任意字符出现任意次数，所以 `like "%hotPublish%"` 表示匹配包含 "hotPublish" 的任意字符串。

2. `limit` 子句应该放在查询语句的最后。

下面是经过修改后的SQL语句：

select app, event, time, uuid, data, day, code 
from dm_finrisk.ods_event_hdfs_snapshot_di 
where code = 'shield@cashLoanEvent' and data like '%hotPublish%' 
limit 10;

希望能对您有所帮助！

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set hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict; set hive.exec.parallel=true; set hive.exec.parallel.thread.number=30; --drop table if exists dm_finrisk.dm_event_walletSettleSuccessEvent_di; create table if not exists dm_finrisk.dm_event_cashLoanEvent_di( event_uuid string ,event_code string ,dt string ,event_time string ,rawSnapshot string ) COMMENT 'cashLoanEvent' PARTITIONED BY ( day bigint)stored as parquet; drop table if exists tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_01_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}; create table if not exists tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_01_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")} as select uuid as event_uuid ,event as event_code ,from_unixtime(unix_timestamp(cast(day as string),'yyyymmdd'),'yyyy-mm-dd') as dt ,from_unixtime(cast(cast(`time` AS BIGINT)/1000 AS BIGINT),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') as event_time ,get_json_object(data,'$.hotPublish.rawSnapshot') as rawSnapshot from dm_finrisk.ods_event_hdfs_snapshot_di where code = 'shield@cashLoanEvent' and day=${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")} drop table if exists tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_02_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}; create table if not exists tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_02_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")} as select event_uuid ,event_code ,dt ,event_time ,rawSnapshot from tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_01_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}; alter table dm_finrisk.dm_event_cashLoanEvent_di drop if exists partition (day = ${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}); insert overwrite table dm_finrisk.dm_event_cashLoanEvent_di partition (day = ${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}) select event_uuid ,event_code ,dt ,event_time ,rawSnapshot from tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_02_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}分析下上面代码

上面的代码主要是一个HiveQL脚本，用于从`dm_finrisk.ods_event_hdfs_snapshot_di`表中提取`code`为`shield@cashLoanEvent`且`day`为昨天日期的数据，并将其存储到`dm_finrisk.dm_event_cashLoanEvent_di`表中的对应分区中。

具体来说，该脚本的执行步骤如下：

1. 第1行：设置Hive执行参数，包括动态分区模式、并行执行和并行执行线程数等。

2. 第3-8行：创建`dm_finrisk.dm_event_cashLoanEvent_di`表，该表包含5个列，分别为`event_uuid`、`event_code`、`dt`、`event_time`和`rawSnapshot`，其中`dt`为分区列。

3. 第10-15行：创建临时表`tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_01_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}`，该表从`dm_finrisk.ods_event_hdfs_snapshot_di`表中选择`code`为`shield@cashLoanEvent`且`day`为昨天日期的记录，并将其中的`uuid`、`event`、`day`、`time`和`data`字段分别映射到`event_uuid`、`event_code`、`dt`、`event_time`和`rawSnapshot`列中。

4. 第17-22行：创建临时表`tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_02_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}`，该表从临时表`tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_01_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}`中选择所有列，用于后续的数据处理。

5. 第24行：如果`dm_finrisk.dm_event_cashLoanEvent_di`表中昨天的分区已经存在，则删除该分区。

6. 第26-27行：将临时表`tmp.tmp_dm_event_cashLoanEvent_di_02_${zdt.addDay(-1).format("yyyyMMdd")}`中的数据插入到`dm_finrisk.dm_event_cashLoanEvent_di`表的昨天分区中。

整个脚本的作用是将来自`dm_finrisk.ods_event_hdfs_snapshot_di`表的特定数据提取出来，并存储到`dm_finrisk.dm_event_cashLoanEvent_di`表的对应分区中，以便后续的分析和查询。

select count(distinct(uuid)) from(SELECT uuid FROM mn_ods.s_mn_miaozhen_admonitor_detailinfo_new WHERE ds >= '20230601' and ds <= '20230630' union SELECT uuid select count(distinct(uuid)) from(SELECT uuid FROM mn_ods.s_mn_miaozhen_admonitor_detailinfo_new WHERE ds >= '20230601' and ds <= '20230630' union SELECT uuid FROM mn_ods.s_mn_miaozhen_admonitor_detailinfo_new WHERE ds <= '20230630' );

根据您提供的查询语句，您想要计算在指定日期范围内（从2023年6月1到2023年6月日），不重复的uuid数量以下是修正后的查询语句：

SELECT COUNT(DISTINCT uuid)
FROM (
 SELECT uuid
    FROM mn_ods.s_mn_miaozhen_admonitor_detailinfo_new
    WHERE ds >= '20230601' AND ds <= '20230630'
    UNION
    SELECT uuid
    FROM mn_ods.s_mn_miaozhen_admonitor_detailinfo_new
    WHERE ds <= '20230630'
) AS temp;

该查询将返回在指定日期范围内以及在该日期范围之前的所有日期中，不重复的uuid数量。请注意，我已经移除了多余的子查询，并将UNION操作用于合并两个子查询的结果。