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| id: offline-compute_MySQL_mysql_008 |
| name: 消费组治理项明细提取 |
| category: offline-compute/MySQL |
| timeout_seconds: 1800 |
| modality: pure-text |
| engine: mysql |
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| ## Prompt |
| 任务目标：从消费特征增量表提取近90天有消费量且非 reader 类型的消费组治理项明细。 |
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| **输入表**：`internal_platform_db.dws_mq_consumption_feature_d_increase_mysql_008`（消费特征增量表） |
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| （表结构与字段含义请自行连接数据库查询确认） |
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| **处理规则**： |
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| 1. 过滤条件：`dt = '20260507'` AND `(total_consume_last_90d <> 0 AND total_consume_last_90d IS NOT NULL)` AND `is_reader = 0` |
| 2. 派生字段： |
| - `mq_full_topic`：若 `tenant` 和 `namespaces` 均非 NULL，拼接 `'persistent://' + tenant + '/' + namespaces + '/' + topic`；否则取 `topic` |
| - `app_group`：取自 `dw_appgroup` |
| - `consumergroup_incharge`：`COALESCE(consumergroup_incharge, bid_incharge)`，即消费组负责人为空时取 bid 负责人 |
| - `consumergroup_description`：取自 `usage_desc` |
| - `hitted_gov_items`：固定 NULL |
| - `governance_benefit_estimate`：固定 NULL |
| 3. 无 Join，单表处理 |
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| **输出要求**： |
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| - 目标表：`internal_platform_db.ads_mq_consumergroup_governance_item_d_cand_mysql_008` |
| - 输出字段顺序为：`dt`、`business_id`、`business_name`、`cluster_set`、`mq_full_topic`、`topic`、`consumergroup`、`system_belong`、`bg`、`category_name`、`app_group`、`consumergroup_incharge`、`last_operator`、`consumergroup_description`、`create_time`、`modify_time`、`bid_incharge`、`cluster_id`、`has_metadata`、`total_produce_pkg_d`、`total_consume_pkg_d`、`consume_ratio`、`total_produce_pkg_last_7d`、`total_produce_pkg_last_30d`、`total_produce_pkg_last_90d`、`total_consume_last_7d`、`consume_ratio_last_7d`、`backlog_ratio_last_7d`、`total_consume_last_30d`、`consume_ratio_last_30d`、`backlog_ratio_last_30d`、`total_consume_last_90d`、`consume_ratio_last_90d`、`backlog_ratio_last_90d`、`backlog_days_last_30d`、`hitted_gov_items`、`governance_benefit_estimate` |
| - 字段类型： |
| - `dt` VARCHAR(8) |
| - `mq_full_topic` VARCHAR(512) |
| - `app_group` VARCHAR(256) |
| - `consumergroup_incharge` VARCHAR(256) |
| - `consumergroup_description` VARCHAR(256) |
| - `has_metadata` TINYINT |
| - `total_produce_pkg_d` BIGINT |
| - `total_consume_pkg_d` BIGINT |
| - `consume_ratio` VARCHAR(256) |
| - `total_produce_pkg_last_7d` BIGINT |
| - `total_produce_pkg_last_30d` BIGINT |
| - `total_produce_pkg_last_90d` BIGINT |
| - `total_consume_last_7d` BIGINT |
| - `consume_ratio_last_7d` VARCHAR(256) |
| - `backlog_ratio_last_7d` VARCHAR(256) |
| - `total_consume_last_30d` BIGINT |
| - `consume_ratio_last_30d` VARCHAR(256) |
| - `backlog_ratio_last_30d` VARCHAR(256) |
| - `total_consume_last_90d` BIGINT |
| - `consume_ratio_last_90d` VARCHAR(256) |
| - `backlog_ratio_last_90d` VARCHAR(256) |
| - `backlog_days_last_30d` INT |
| - `hitted_gov_items` VARCHAR(256) |
| - `governance_benefit_estimate` DOUBLE |
| - 其余字符串字段均为 VARCHAR(256) |
| - 写入方式：使用 `INSERT INTO ... SELECT ...` 写入目标表 |
| - 如果目标表不存在，请先按 MySQL InnoDB 标准建表，再写入数据 |
| - 请使用标准 MySQL 语法，不要使用 Hive/Spark SQL 方言 |
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| **环境与执行说明**： |
| - 你的最终产出必须写入文件 `/tmp_workspace/result.py`，不能写 result.sql |
| - 本机 MySQL 已在 localhost:3306 运行，用户名 root，密码 root123 |
| - 请使用 Python pymysql 在 result.py 中执行 SQL（不要用 mysql 命令行） |
| - 脚本需要包含完整的建表（如目标表不存在）+ 写入数据的逻辑 |
| - 写出 result.py 后，你必须自己执行 `python3 /tmp_workspace/result.py` 验证它能成功运行并产出正确数据 |
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