tasks/offline-compute/PrestoSQL/prestosql_004/task.md

metadata

id: offline-compute_PrestoSQL_prestosql_004
name: 小说UDS算法书籍关系筛选
category: offline-compute/PrestoSQL
timeout_seconds: 900
modality: pure-text
engine: prestosql

Prompt

任务目标：从小说UDS算法书籍关系表中，筛选指定事件类型的记录，根据事件类型映射为操作类型，提取关键字段写入输出表。

输入表：

• internal_platform_db.t_oh_novel_uds_algorithm_book_rel_prestosql_004（小说UDS算法书籍关系表）
  • ftime STRING — 时间
  • event_code STRING — 事件编码
  • book_id STRING — 书籍ID
  • guid STRING — 用户标识
  • reqid STRING — 请求ID
  • traceid STRING — 追踪ID
  • report_time STRING — 上报时间
  • ds BIGINT — 分区字段

过滤条件：

• ds = 2026060906
• length(book_id) = 10
• event_code IN ('expose', 'click', 'real_read', 'add_0', 'add_1', 'shelf_add', 'share', 'comment', 'like')

输出要求：

• 目标表: internal_platform_db.t_od_novel_user_action_detail_cand_prestosql_004
• 输出字段及顺序: reqid STRING, guid STRING, bookid STRING, traceid STRING, action STRING, ftime STRING, report_time STRING
• action: CASE event_code WHEN 'expose' THEN 'expose' WHEN 'click' THEN 'click' WHEN 'real_read' THEN 'real_read' WHEN 'add_0' THEN 'add_0' WHEN 'add_1' THEN 'add_1' ELSE event_code END
• bookid: book_id
• traceid: substr(traceid, 1, 4)
• 如果目标表不存在，请先建表再写入数据
• 请使用Presto/Trino SQL语法，不要使用Hive/Spark SQL方言

环境与执行说明：

• Presto已启动，通过Hive catalog连接
• 执行SQL: presto-cli --catalog hive --schema internal_platform_db -f /tmp_workspace/result.sql
• 写出result.sql后，必须自己执行验证它能成功运行并产出正确数据