石家庄铁道大学2021年秋季
2019 级课堂测试试卷-企业发票异常分析
课程名称：大型数据库应用技术 任课教师：王建民
一、 数据说明：
1、数据组成
（1）增值税发票数据，文件名zzsfp
（2）发票对应货物明细数据，文件名zzsfp_hwmx
（3）企业信息，文件名nsrxx
2、数据字段说明
（1）zzsfp表字典
字段名称 | 字段含义 | 数据类型 | 备注 |
fp_nid | 发票id | String | 发票唯一标识 |
xf_id | 销方识别号 | String | 企业唯一身份标识 |
gf_id | 购方识别号 | String | 企业唯一身份标识 |
je | 金额 | Double |
|
se | 税额 | Double |
|
jshj | 价税合计 | Double |
|
kpyf | 开票月份 | String |
|
kprq | 开票日期 | String |
|
zfbz | 作废标志 | String | ‘Y’代表作废 |
fp_nid xf_id gf_id je se jshj kpyf kprq zfbz (9个字段)
启动 hive
hive --service metastore
zzsfp建表语句：
create table zzsfp
(fp_nid String, xf_id String, gf_id String, je String, se String, jshj String, kpyf String, kprq String, zfbz String)
ROW format delimited fields terminated by ',' STORED AS TEXTFILE;
导入hive数据库：
load data local inpath '/opt/module/data/zzsfp.csv' into table zzsfp;
select * from zzsfp limit 7;
zzsfp表内容（$ less zzsfp）
（2）zzsfp_hwmx表
字段名称 | 字段含义 | 数据类型 | 备注 |
fp_nid | 发票id | String | 发票唯一标识 |
date_key | 开票月份 | String |
|
hwmc | 货物名称 | String |
|
ggxh | 规格型号 | String |
|
dw | 单位 | String |
|
sl | 数量 | Double |
|
dj | 单价 | Double |
|
je | 金额 | Double |
|
se | 税额 | Double |
|
spbm | 商品编码 | String |
|
字段fp_nid date_key hwmc ggxh dw sl dj je se spbm （共10个字段）
zzsfp_hwmx建表语句：
create table zzsfp_hwmx
(fp_nid String, date_key String, hwmc String, ggxh String, dw String, sl String, dj String ,je String, se String, spbm String)
ROW format delimited fields terminated by ',' STORED AS TEXTFILE;
导入hive数据库：
load data local inpath '/opt/module/data/zzsfp_hwmx.csv' into table zzsfp_hwmx;
select * from zzsfp_hwmx limit 7;
zzsfp_hwmx表内容（$ less zzsfp_hwmx）
（3）nsrxx表
字段名称 | 字段含义 | 数据类型 | 备注 |
hydm | 行业代码 | String |
|
nsr_id | 纳税人id | String | 企业唯一身份标识 |
djzclx_dm | 登记注册类型代码 | String | 网上可查阅相关代码含义 |
kydjrq | 开业登记日期 | String |
|
xgrq | 修改日期 | String | 给企业打标签的时间 |
label | 标签 | String | ‘0’代表正常企业 ‘1’代表问题企业 |
字段：hydm nsr_id djzclx_dm kydjrq xgrq label (共6个字段)
nsrxx建表语句：
create table nsrxx
(hydm String, nsr_id String, djzclx_dm String, kydjrq String, xgrq String, label String)
ROW format delimited fields terminated by ',' STORED AS TEXTFILE;
导入hive数据库：
load data local inpath '/opt/module/data/nsrxx.csv' into table nsrxx;
select * from nsrxx limit 7;
nsrxx表内容（$ less nsrxx）
Sqoop导出
一、nsrxx表
bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/dataclean_5 \
--username root \
--password 000429 \
--table nsrxx \
--num-mappers 1 \
--export-dir /user/hive/warehouse/nsrxx \
--input-fields-terminated-by ","
二、zzsfp表
bin/sqoop export \
--connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/dataclean_5 \
--username root \
--password 000429 \
--table zzsfp \
--num-mappers 1 \
--export-dir /user/hive/warehouse/zzsfp \
--input-fields-terminated-by ","
三、zzsfp_hwxx表
bin/sqoop export \
--connect "jdbc:mysql://hadoop102:3306/dataclean_5?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"
\
--username root \
--password 000429 \
--table zzsfp_hwmx \
--num-mappers 1 \
--export-dir /user/hive/warehouse/zzsfp_hwmx \
--input-fields-terminated-by ","
3、关联数据的必要说明
（1）zzsfp表可通过fp_nid进行关联
（2）zzsfp表可通过xf_id或者gf_id与nsrxx中的nsr_id进行关联，分离出销项发票表和进项发票表
二、 测试要求：
1、数据导入：
要求将三个样表文件中的数据导入HIVE数据仓库中。
2、数据分析：
企业异常的判断标准参考：
（1）企业增值税发票进项与出项严重不符即出现只出不进或者只进不出的企业；
（2）企业发票数据与详细流水信息不符；
（3）个人上网查阅企业异常信息数据标准；
3、处理结果入库：
将上述异常标准的结果分别汇总统计，并将结果数据导出到mySQL数据库中。
最终结果参考提示：
最终给出的数据情况
企业总数：33,829
非正常企业总数：318
4、数据可视化展示：
利用Echarts将上述统计结果以图形化展示的方式展现出来：饼图、柱状图、地图、折线图等。
三、 测试报告：
1、 按照测试题目顺序，将实验步骤说明和结果截图存储到答题纸上。
Sql语句：
（1）发票交易次数异常，三个表，结果集在xf_gf_data表。xf_count和gf_count字段然后计算差值
建表：
create table xf_data
(xf_id String, xf_count String)
ROW format delimited fields terminated by ',' STORED AS TEXTFILE;
create table gf_data
(gf_id String, gf_count String )
ROW format delimited fields terminated by ',' STORED AS TEXTFILE;
create table xf_gf_data
(xf_gf_id String, xf_count String, gf_count String )
ROW format delimited fields terminated by ',' STORED AS TEXTFILE;
插入数据：
Insert into xf_data(xf_id,xf_count)
Select xf_id , count(xf_id) from zzsfp group by xf_id;
Insert into gf_data(gf_id,gf_count)
Select gf_id , count(gf_id) from zzsfp group by gf_id;
INSERT INTO xf_gf_data (xf_gf_id)
SELECT
hydm
FROM
nsrxx ;
bin/sqoop export \
--connect "jdbc:mysql://hadoop102:3306/dataclean_5?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"
\
--username root \
--password 000429 \
--table xf_gf_data \
--num-mappers 1 \
--export-dir /user/hive/warehouse/xf_gf_data \
--input-fields-terminated-by ","
求出买卖发票差值后存到fp_abs表
INSERT INTO fp_abs (xf_gf_id, abs_)
SELECT
xf_gf_id,
ABS(xf_count - gf_count)
FROM
xf_gf_data ;
销方11041空值只出不进
SELECT
COUNT(xf_count)
FROM
xf_gf_data
WHERE xf_count = 0 ;
购方空值4656 只进不出
SELECT
COUNT(gf_count)
FROM
xf_gf_data
WHERE gf_count = 0 ;
表数据有33829条，中位数在16915行
差值中位数 15
SELECT * FROM fp_abs ORDER BY abs_ DESC LIMIT 16915;
待定标准：600
（2）企业发票数据与详细流水信息不符；
（3）个人上网查阅企业异常信息数据标准；
查找企业发票作废次数存入zfbz_data
create table zfbz_data
(xf_id String , gf_id String , zfcs String)
ROW format delimited fields terminated by ',' STORED AS TEXTFILE
Insert into table zfbz_data(xf_id,gf_id,zfcs) (select xf_id, gf_id ,count(zfbz) from zzsfp where zfbz = 'Y' group by xf_id,gf_id);
bin/sqoop export \
--connect "jdbc:mysql://hadoop102:3306/dataclean_5?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"
\
--username root \
--password 000429 \
--table zfbz_data \
--num-mappers 1 \
--export-dir /user/hive/warehouse/zfbz_data \
--input-fields-terminated-by ","
待定标准： 17
中位数：
select *from zfbz_data order by zfcs desc limit 63017;
63016,63017的作废次数和除以2；======== 1
SELECT COUNT(*) FROM zfbz_data WHERE zfcs>17;
平均数2
不同的作废次数对应的企业ID数：
合并第一个和第三个标准
一、 取fp_abs表和zfbz_data表的企业id交集。
（1） xf_id交集
fp_abs表标准：字段abs_>600共709企业
zfbz_data表标准：字段zfcs>17 共684企业
（2） gf_id交集
（1） 插入销方和购方的重复id 27个
INSERT INTO id_unfit (id)
SELECT
xx.xf_gf_id
FROM
(SELECT
a.xf_gf_id
FROM
(SELECT
xf_gf_id
FROM
fp_abs
WHERE abs_ > 400) AS a
JOIN
(SELECT
xf_id
FROM
zfbz_data
WHERE zfcs > 15) AS b
ON a.xf_gf_id = b.xf_id GROUP BY a.xf_gf_id) AS xx
JOIN
(SELECT
aa.xf_gf_id
FROM
(SELECT
xf_gf_id
FROM
fp_abs
WHERE abs_ > 400) AS aa
JOIN
(SELECT
gf_id
FROM
zfbz_data
WHERE zfcs > 15) AS bb
ON aa.xf_gf_id = bb.gf_id GROUP BY aa.xf_gf_id) AS yy
ON xx.xf_gf_id = yy.xf_gf_id ;
（2） 插入不重复的id
xf_id交集142
xf_id交集196
最终表311条id
INSERT INTO id_unfit(id)
SELECT xx.xf_gf_id FROM (SELECT
a.xf_gf_id
FROM
(SELECT
xf_gf_id
FROM
fp_abs
WHERE abs_ > 400) AS a
JOIN
(SELECT
xf_id
FROM
zfbz_data
WHERE zfcs > 15) AS b
ON a.xf_gf_id = b.xf_id GROUP BY a.xf_gf_id) AS xx WHERE xx.xf_gf_id NOT IN (SELECT id FROM id_unfit);
INSERT INTO id_unfit(id)
SELECT xx.xf_gf_id FROM (SELECT
a.xf_gf_id
FROM
(SELECT
xf_gf_id
FROM
fp_abs
WHERE abs_ > 400) AS a
JOIN
(SELECT
gf_id
FROM
zfbz_data
WHERE zfcs > 15) AS b
ON a.xf_gf_id = b.gf_id GROUP BY a.xf_gf_id) AS xx WHERE xx.xf_gf_id NOT IN (SELECT id FROM id_unfit);
SELECT
COUNT(*)
FROM
id_unfit a
JOIN
(SELECT
hydm
FROM
nsrxx
WHERE label = 1) b
ON a.`id` = b.`hydm`
好看请赞，养成习惯 作者：靠谱杨
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