各个区域各条道路的车流

SELECT area_id,road_id,COUNT(car) AS carNum1
FROM traffic.monitor_flow_action
GROUP BY area_id,road_id

各个区域top10车流的道路及车流

SELECT area_id,road_id,carNum1
FROM (
    SELECT area_id,road_id,carNum1,
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY area_id ORDER BY carNum1 DESC) AS rank
    FROM (
        SELECT area_id,road_id,COUNT(car) AS carNum1
        FROM traffic.monitor_flow_action
        GROUP BY area_id,road_id
    ) A
) B
WHERE rank <= 10

各个区域各条道路各个卡口的车流

SELECT area_id,road_id,monitor_id,COUNT(car) AS carNum2
FROM traffic.monitor_flow_action GROUP BY area_id,road_id,monitor_id

各个区域top10车流的道路与车流及对应的各个卡口的车流

SELECT 1 as task_id, X.area_id,X.road_id,carNum1 as road_car_num,monitor_id,carNum2 as road_monitor_car_num 
FROM (
    SELECT area_id,road_id,carNum1,rank
    FROM (
        SELECT area_id,road_id,carNum1,
            ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY area_id ORDER BY carNum1 DESC) AS rank
        FROM (
            SELECT area_id,road_id,COUNT(car) AS carNum1
            FROM traffic.monitor_flow_action
            GROUP BY area_id,road_id
        ) A
    ) B
    WHERE rank <= 10
) X
INNER JOIN (
    SELECT area_id,road_id,monitor_id,COUNT(car) AS carNum2
    FROM traffic.monitor_flow_action 
    GROUP BY area_id,road_id,monitor_id
) Y
ON X.area_id = Y.area_id AND X.road_id = Y.road_id
ORDER BY area_id,road_car_num DESC,road_monitor_car_num DESC

object AreaTopNRoadFlowAnalyzer {
  System.setProperty("hadoop.home.dir", "d://software/hadoop-2.9.2")
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .master("local")
      .appName("AreaTopNRoadFlowAnalyzer")
      .config("fs.defaultFS", "hdfs://hadoop-senior.test.com")
      .config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://hadoop-senior.test.com:8020/test")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")

val sql =
      """SELECT """ + args(0) + """ as task_id, X.area_id,X.road_id,carNum1 as road_car_num,monitor_id,carNum2 as road_monitor_car_num FROM (
          SELECT area_id,road_id,carNum1,rank
          FROM (
            SELECT area_id,road_id,carNum1,
              ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY area_id ORDER BY carNum1 DESC) AS rank
            FROM (
              SELECT area_id,road_id,COUNT(car) AS carNum1
              FROM traffic.monitor_flow_action
              GROUP BY area_id,road_id
              ORDER BY area_id,carNum1 DESC
            ) A
          ) B
          WHERE rank <= 10
         ) X
         INNER JOIN (
          SELECT area_id,road_id,monitor_id,COUNT(car) AS carNum2
          FROM traffic.monitor_flow_action GROUP BY area_id,road_id,monitor_id
         ) Y
         ON X.area_id = Y.area_id AND X.road_id = Y.road_id
         ORDER BY area_id,carNum1 DESC,carNum2 DESC"""

val df =  spark.sql(sql)

df.write.format("jdbc")
      .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
      .option("url", "jdbc:mysql://hadoop-senior.test.com:3306/traffic1")
      .option("dbtable", "topn_road_car_count")
      .option("user", "root")
      .option("password","123456")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save()

spark.close()
  }
}

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