目录

前言

题目：

一、读题分析

二、处理过程

三、重难点分析

总结 

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前言

本题来源于全国职业技能大赛之大数据技术赛项工业数据处理赛题 - 离线数据处理 - 指标计算

注：由于个人设备问题，代码执行结果以及最后数据显示结果将不会给出。

题目：

 

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考（使用Scala语言编写） 

一、读题分析

涉及组件：Scala，spark，hive，clickhouse

涉及知识点：

1. 数据处理与计算
2. clickhouse数据库的使用

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二、处理过程

  

import org.apache.spark.sql.SparkSession

import java.util.Properties

object answer_No5 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val spark = SparkSession.builder().appName("MachineAvgProduceTime").master("local[*]").enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    val df = spark.sql(
      """
        |select *
        |from (
        |         select
        |                produce_machine_id,
        |                producetime,
        |                rank() over (partition by produce_machine_id order by producetime desc ) as rank
        |    from dws.machine_produce_per_avgtime
        |     ) t
        |where rank <= 2
        |""".stripMargin)
    //    df.show()
   
    sendToClickHouse(df,"shtd_industry.machine_produce_timetop2","","root","")

  }

}

-- 代码仅供参考 -- 

关于sendToClickHouse函数怎么写，设备问题，在这里就不做展示了，可以参考我写的另外一篇文章

大数据之指标计算（2） -- 使用Spark根据dwd层fact_change_record表关联dim_machine表统计每个车间中所有设备运行时长...将计算结果存入clickhouse数据库

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三、重难点分析

        没什么难点，主要是获取各设备生产耗时最长的两个产品的用时，先排序然后取前2

        本期为指标计算第5篇，后续应该还会出3篇。

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总结 

这是一个关于使用Scala和Spark获取各设备生产耗时最长的两个产品的用时，并将结果存储在clickhouse数据库中，然后在Linux命令行工具中查询前两条设备id倒序排列的数据的问题。下面是具体的要求和表结构：

• 在dws层的machine_produce_per_avgtime表中，获取各个设备生产耗时最长的两个产品的用时，得到设备id（machine_id）、最长耗时（first_time）和次长耗时（second_time）字段。
• 将计算结果存入clickhouse数据库shtd_industry的表machine_produce_timetop2中，表结构包含machine_id、first_time和second_time字段。
• 通过Linux的clickhouse命令行工具查询出前2条设备id倒序排列的数据，将SQL语句和执行结果截图粘贴到报告中。

注意：这个题目需要掌握Spark编程、clickhouse数据库以及Linux命令行工具的使用。

本篇是作者的大数据之指标计算系列之一：

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