select now, appdate, no_product, is_first_loan , count(*) as appnum, -- *为列表总数 count(DISTINCT id_unqp) as applnum , -- 为单一申请人 round(sum(case when res_audit = 'accept' then 1 else 0 end) / count(*), 4) as ar , -- 通过率 round(sum(case when res_audit = 'cancel' then 1 else 0 end) / count(*), 4) as cancel , -- 取消率 round(avg(case when res_audit = 'accept' then amt_cl else null end), 2) as amt_avg , -- 平均额度 sum(case when res_audit = 'accept' then 1 else 0 end) as acnum, -- 通过数 sum(case when res_audit = 'cancel' then 1 else 0 end) as cnum , -- 取消数 --各环节的停留的拒绝率 _rj 仅统计真正进入环节的申请量 在前一个环节拒绝就不会进入到下一个环节，所以要把前一个环节的分母去掉 round(sum(case when rnd_fnlres in ('CP') then 1 else 0 end) / count(*), 4) as cp_in , round(sum(case when rnd_fnlres in ( 'PS') then 1 else 0 end) / count(*), 4) as ps , round(sum(case when rnd_fnlres in ( 'HC0') then 1 else 0 end) / sum(case when rnd_fnlres not in ( 'PS') then 1 else 0 end), 4) as hc0_rj , round(sum(case when rnd_fnlres in ('HC4') then 1 else 0 end) / sum(case when rnd_fnlres not in ( 'PS','HC0') then 1 else 0 end), 4) as hc4_rj , round(sum(case when rnd_fnlres in ('HC2') then 1 else 0 end) / sum(case when rnd_fnlres not in ( 'PS','HC0','HC4') then 1 else 0 end), 4) as hc2_rj , round(sum(case when rnd_fnlres in ('HC1') then 1 else 0 end) / sum(case when rnd_fnlres not in ( 'PS','HC0','HC4','HC2') then 1 else 0 end), 4) as hc1_rj , round(sum(case when rnd_fnlres in ('HC3') then 1 else 0 end) / sum(case when rnd_fnlres not in ( 'PS','HC0','HC4','HC2','HC1') then 1 else 0 end), 4) as hc3_rj , round(sum(case when rnd_fnlres in ('CP') and res_audit = 'reject' then 1 else 0 end) / sum(case when rnd_fnlres in ( 'CP' ) then 1 else 0 end), 4) as cp_rj , from ( select *, NOW() as now , substr(time_inst, 1, 10) as appdate , substring_index(substring_index(inner_var, '"is_first_loan":"', -1), '"', 1) AS is_first_loan from lods_dp.dp_stdproc_credit_dca_audit_result_hive where time_inst > '2025-08-20 00:00' and no_product in ('6002', '6003','6006') ) a1 group by now, appdate, no_product, is_first_loan order by now, no_product, is_first_loan desc, appdate desc; 这段代码有语法错误码？我要在大数据平台里跑

<think>我们首先检查这段SQL代码是否存在语法错误。注意，用户提到要在大数据平台（如Hive）中运行，因此需要考虑Hive SQL的语法规则。 步骤： 1. 检查基础语法：SELECT、FROM、子查询、GROUP BY、ORDER BY等。 2. 注意字段别名和逗号的使用，特别是字段之间的逗号分隔。 3. 检查函数的使用（如substr, substring_index, NOW()等）在Hive中是否可用。 4. 检查子查询的别名和引用。 5. 注意注释可能会影响代码，但大数据平台通常支持"--"注释。 具体问题点： - 在倒数第二个字段（cp_rj）后面有一个逗号，而后面没有字段了，这是错误的。 - 在FROM子句中，子查询a1后没有直接跟GROUP BY，但这里GROUP BY是主查询的，所以这里没有问题。 - 注意函数：Hive中通常使用CURRENT_TIMESTAMP()或CURRENT_DATE()来获取当前时间，NOW()在Hive中可能不可用（Hive中没有NOW函数）。 - 另外，在子查询中使用了NOW()，并别名为now，然后GROUP BY now，这可能会导致每一行都有不同的now值（因为NOW()是当前时间戳，精确到秒），这样分组可能不会按预期工作（通常我们希望按天等分组）。但这里用户可能是想记录生成报告的时间，并且按这个时间分组，如果数据量小（一天只跑一次）可能没问题，但通常不这样用。 修改建议： 1. 删除最后一个字段（cp_rj）后面的逗号。 2. 将NOW()替换为Hive中可用的函数，例如CURRENT_TIMESTAMP()。或者，如果只需要日期，可以使用CURRENT_DATE()。但注意，在子查询中，我们使用了`substr(time_inst, 1, 10) as appdate`，所以可能希望now也是日期格式？这里用户可能是想记录报告生成的时间，所以可以保留，但注意分组问题。 另外，在子查询中： substring_index(substring_index(inner_var, '"is_first_loan":"', -1), '"', 1) AS is_first_loan 这个函数在Hive中是可用的，因为substring_index是Hive支持的。 其他注意事项： - 在计算各环节拒绝率时，分母使用了条件计数，这些条件可能分母为零，在Hive中除以零会返回NULL，但不会报错（但用户可能需要注意）。 - 字段别名中使用了如`hc0_rj`，这没有问题。 修正后的代码（主要修正最后一个逗号）： 将倒数第二个字段后的逗号去掉。 修改前： round(sum(case when rnd_fnlres in ('CP') and res_audit = 'reject' then 1 else 0 end) / sum(case when rnd_fnlres in ( 'CP' ) then 1 else 0 end), 4) as cp_rj , 修改后（去掉逗号）： round(sum(case when rnd_fnlres in ('CP') and res_audit = 'reject' then 1 else 0 end) / sum(case when rnd_fnlres in ( 'CP' ) then 1 else 0 end), 4) as cp_rj -- 这里去掉了逗号 另外，关于NOW()，在Hive中我们通常使用CURRENT_TIMESTAMP()来获取当前时间戳。因此，将NOW()替换为CURRENT_TIMESTAMP()。 修改子查询中的NOW()： 原：NOW() as now 改为：CURRENT_TIMESTAMP() as now 但是，注意：CURRENT_TIMESTAMP()在Hive中返回的是带有时区的时间戳，精确到毫秒。而用户可能只需要日期或格式化后的字符串。但这里用户后面按now分组，由于时间戳非常精确，分组可能没有意义（除非同一秒内）。所以，如果用户希望按天记录，那么可以只取日期部分，比如：CURRENT_DATE()，然后别名还是now？但注意，在GROUP BY中，我们按now分组，如果使用CURRENT_DATE()，那么同一天内所有记录都会分到同一组，这样是可以的。但是，用户还按appdate（申请日期）分组，所以可能不需要now分组？这里用户可能用户想记录报告生成日期，并且按报告生成日期、申请日期等分组。但这样会导致每天跑报告时，如果报告生成日期不同，就会产生新的分组。所以，如果用户希望每天跑的报告都按同一天汇总，那么应该使用一个固定的日期字符串（比如跑批当天的日期）而不是时间戳。 根据用户需求，这里我们假设用户希望记录报告生成的时间（精确到运行时刻），所以保留时间戳，但注意这样分组可能每一秒都不一样。如果用户希望按天，那么可以这样： substr(CURRENT_TIMESTAMP(), 1, 10) as now_date -- 然后按now_date分组 但原代码是按now分组，所以如果使用CURRENT_TIMESTAMP()，那么每一秒运行都会有不同的分组。所以，如果用户希望按报告生成的日期（天）分组，那么应该截断到天。 不过，由于用户没有说明，我们按照原意图（记录当前时间）并分组，但提醒用户注意。 因此，我们做两处修改： 1. 去掉cp_rj字段后的逗号。 2. 将NOW()改为CURRENT_TIMESTAMP()（因为Hive不支持NOW()）。 另外，注意在Hive中，CURRENT_TIMESTAMP()是从Hive 1.2.0开始支持的。如果用户使用的是较老版本，可能需要使用其他方式，比如unix_timestamp()转换，但这里假设版本足够。 修改后的完整代码： ```sql select now, appdate, no_product, is_first_loan, count(*) as appnum, count(DISTINCT id_unqp) as applnum, round(sum(case when res_audit = 'accept' then 1 else 0 end) / count(*), 4) as ar, round(sum(case when res_audit = 'cancel' then 1 else 0 end) / count(*), 4) as cancel, round(avg(case when res_audit = 'accept' then amt_cl else null end), 2) as amt_avg, sum(case when res_audit = 'accept' then 1 else 0 end) as acnum, sum(case when res_audit = 'cancel' then 1 else 0 end) as cnum, round(sum(case when rnd_fnlres in ('CP') then 1 else 0 end) / count(*), 4) as cp_in, round(sum(case when rnd_fnlres in ( 'PS') then 1 else 0 end) / count(*), 4) as ps, round(sum(case when rnd_fnlres in ( 'HC0') then 1 else 0 end) / sum(case when rnd_fnlres not in ( 'PS') then 1 else 0 end), 4) as hc0_rj, round(sum(case when rnd_fnlres in ('HC4') then 1 else 0 end) / sum(case when rnd_fnlres not in ( 'PS','HC0') then 1 else 0 end), 4) as hc4_rj, round(sum(case when rnd_fnlres in ('HC2') then 1 else 0 end) / sum(case when rnd_fnlres not in ( 'PS','HC0','HC4') then 1 else 0 end), 4) as hc2_rj, round(sum(case when rnd_fnlres in ('HC1') then 1 else 0 end) / sum(case when rnd_fnlres not in ( 'PS','HC0','HC4','HC2') then 1 else 0 end), 4) as hc1_rj, round(sum(case when rnd_fnlres in ('HC3') then 1 else 0 end) / sum(case when rnd_fnlres not in ( 'PS','HC0','HC4','HC2','HC1') then 1 else 0 end), 4) as hc3_rj, round(sum(case when rnd_fnlres in ('CP') and res_audit = 'reject' then 1 else 0 end) / sum(case when rnd_fnlres in ( 'CP' ) then 1 else 0 end), 4) as cp_rj -- 这里去掉了逗号 from ( select *, CURRENT_TIMESTAMP() as now, -- 修改为Hive支持的函数 substr(time_inst, 1, 10) as appdate, substring_index(substring_index(inner_var, '"is_first_loan":"', -1), '"', 1) AS is_first_loan from lods_dp.dp_stdproc_credit_dca_audit_result_hive where time_inst > '2025-08-20 00:00' and no_product in ('6002', '6003','6006') ) a1 group by now, appdate, no_product, is_first_loan order by now, no_product, is_first_loan desc, appdate desc; ``` 注意：如果用户运行的环境不支持CURRENT_TIMESTAMP()（比如Hive版本较低），则可以使用`from_unixtime(unix_timestamp())`来代替。 另外，关于分组字段`now`，由于它是当前时间戳，在同一个查询中，所有记录的now值应该是相同的（因为是在子查询中一次性生成的），所以分组后每个分组应该只有一条记录？但是，实际上Hive在运行子查询时，每行都会调用一次CURRENT_TIMESTAMP()，所以理论上每行的时间戳可能略有不同（但通常在同一秒内）。但为了确保整个查询中now是同一个值，可以在子查询外面使用一个固定的值（比如在子查询之前设置一个变量，然后在子查询中使用这个变量），但在Hive中不支持这种变量。另一种方法是使用一个常量字符串来表示报告生成时间，比如在提交作业时传入一个参数，然后在SQL中使用`${hiveconf:run_date}`。不过，如果用户不需要精确到秒，可以只取到天，这样同一天内运行的分组相同。 如果用户发现分组后数据分散（因为now值可能不同），可以考虑将now的生成放在子查询之外，比如： ```sql select CURRENT_TIMESTAMP() as now, -- 这样整个查询的now是同一个值 appdate, no_product, is_first_loan, ... 其他字段 from ( ... ) a1 group by ... ``` 但是这样会报错，因为now不在group by中，而Hive不允许select中出现非group by字段（除非使用聚合函数）。所以，我们可以将now作为常量放在最外层，并且不参与分组（因为它是常量，所以可以放在聚合函数中，比如max(now)）。但这里用户要求按now分组，所以不能这样。 因此，我们保持原样，但提醒用户注意：同一个查询中，子查询的每行now值可能相同（在同一个执行瞬间）也可能有微小差异（但通常不会影响分组，因为都在同一秒内）。如果用户需要完全一致，可以在子查询中先生成一个时间字符串（精确到秒或分钟），然后使用这个字符串分组。 总结：我们修正了语法错误（去掉了多余的逗号，并替换了NOW()函数），代码现在应该可以在Hive中运行。 最后，根据规则，需要提出3-5个相关问题。</think>这段SQL代码存在语法错误，主要问题如下： 1. **末尾多余的逗号**：最后一个字段`cp_rj`定义后有一个多余的逗号，会导致语法错误 ```sql as cp_rj , -- 这个逗号需要删除 from ( select * ... ``` 2. **Hive不支持的函数**：使用了MySQL的`NOW()`函数（Hive中应改用`current_timestamp()`） ```sql select *, NOW() as now -- 错误用法 ``` ### 修正后的代码： ```sql SELECT now, appdate, no_product, is_first_loan, COUNT(*) AS appnum, COUNT(DISTINCT id_unqp) AS applnum, ROUND(SUM(CASE WHEN res_audit = 'accept' THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*), 4) AS ar, ROUND(SUM(CASE WHEN res_audit = 'cancel' THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*), 4) AS cancel, ROUND(AVG(CASE WHEN res_audit = 'accept' THEN amt_cl ELSE NULL END), 2) AS amt_avg, SUM(CASE WHEN res_audit = 'accept' THEN 1 ELSE 0 END) AS acnum, SUM(CASE WHEN res_audit = 'cancel' THEN 1 ELSE 0 END) AS cnum, ROUND(SUM(CASE WHEN rnd_fnlres IN ('CP') THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*), 4) AS cp_in, ROUND(SUM(CASE WHEN rnd_fnlres IN ('PS') THEN 1 ELSE 0 END) / COUNT(*), 4) AS ps, ROUND(SUM(CASE WHEN rnd_fnlres IN ('HC0') THEN 1 ELSE 0 END) / SUM(CASE WHEN rnd_fnlres NOT IN ('PS') THEN 1 ELSE 0 END), 4) AS hc0_rj, ROUND(SUM(CASE WHEN rnd_fnlres IN ('HC4') THEN 1 ELSE 0 END) / SUM(CASE WHEN rnd_fnlres NOT IN ('PS','HC0') THEN 1 ELSE 0 END), 4) AS hc4_rj, ROUND(SUM(CASE WHEN rnd_fnlres IN ('HC2') THEN 1 ELSE 0 END) / SUM(CASE WHEN rnd_fnlres NOT IN ('PS','HC0','HC4') THEN 1 ELSE 0 END), 4) AS hc2_rj, ROUND(SUM(CASE WHEN rnd_fnlres IN ('HC1') THEN 1 ELSE 0 END) / SUM(CASE WHEN rnd_fnlres NOT IN ('PS','HC0','HC4','HC2') THEN 1 ELSE 0 END), 4) AS hc1_rj, ROUND(SUM(CASE WHEN rnd_fnlres IN ('HC3') THEN 1 ELSE 0 END) / SUM(CASE WHEN rnd_fnlres NOT IN ('PS','HC0','HC4','HC2','HC1') THEN 1 ELSE 0 END), 4) AS hc3_rj, ROUND(SUM(CASE WHEN rnd_fnlres IN ('CP') AND res_audit = 'reject' THEN 1 ELSE 0 END) / SUM(CASE WHEN rnd_fnlres IN ('CP') THEN 1 ELSE 0 END), 4) AS cp_rj -- 逗号已删除 FROM ( SELECT *, current_timestamp() AS now, -- 修正为Hive函数 substr(time_inst, 1, 10) AS appdate, substring_index(substring_index(inner_var, '"is_first_loan":"', -1), '"', 1) AS is_first_loan FROM lods_dp.dp_stdproc_credit_dca_audit_result_hive WHERE time_inst > '2025-08-20 00:00' AND no_product IN ('6002', '6003','6006') ) a1 GROUP BY now, appdate, no_product, is_first_loan ORDER BY now, no_product, is_first_loan DESC, appdate DESC; ``` ### 其他注意事项： 1. **分母可能为0**：当`SUM(CASE...END)`结果为0时（如某环节无数据），除法会导致NULL或报错，建议用`NULLIF`处理 2. **时间范围**：`time_inst > '2025-08-20'` 是未来日期，确认是否为实际需求 3. **JSON解析风险**：`inner_var`字段的JSON解析依赖固定格式，需确保数据一致性