mock数据，尽量随机，采用中间表的方式实现

开发平台上的sql不能超过1000行，而为了插入尽可能随机的数据，sql比较长---插入一行数据就需要执行80行sql，因此执行insert into mall_data.dtw_mall2_tmp values(***),(***)...这样格式数据插入，每次最多插入10条数据（800行sql）。如果要插入1000行数据，就得执行100次插入。太麻烦！！！

解决思路
在自己电脑上，创建表（textfile格式存储），通过本地hive一次性插入1000条数据（80000行sql，本地电脑上执行一次执行80000行sql），导出数据到本地文件f
在公司开发平台上创建一张表tb1（textfile格式存储），将本地文件f上传到该表tb1，再创建表tb2（根据要求，存储格式为parquet），从tb1获取数据，插入tb2
注意：无法将本地电脑textfile格式存储的表导出的数据直接上传到parquet格式存储的tb2！！！（https://www.cnblogs.com/wooluwalker/p/9193961.html）

1 创建本地表
create table if not exists mall_data.dtw_mall2_tmp(
    mac_addr    string    comment    'Mac地址',
    customer_id    string    comment    '客户ID',
    name    string    comment    '姓名',
    gender    string    comment    '性别',
    age    string    comment    '年龄',
    phone    string    comment    '手机',
    email    string    comment    '邮箱',
    birthday    string    comment    '生日',
    city    string    comment    '省份城市',
    has_car    string    comment    '是否有车',
    member_id    string    comment    '会员号',
    member_point    string    comment    '会员积分',
    member_status    string    comment    '会员状态',
    member_activate_time    string    comment    '激活时间',
    customer_type    string    comment    '客户类型',
    customer_life_cycle    string    comment    '生命周期',
    customer_new_old    string    comment    '新老客户',
    customer_level    string    comment    '客户等级',
    worth_consume_level    string    comment    '消费层级',
    shopping_feature    string    comment    '购物特征',
    character_all    string    comment    '性格特征',
    food_style    string    comment    '偏好菜系',
    food_price    string    comment    '偏好用餐价位',
    food_taste    string    comment    '偏好口味',
    food_time    string    comment    '偏好用餐时间',
    food_type    string    comment    '偏好餐饮类型',
    mall_visit_times_all    string    comment    '到访次数',
    mall_stay_time_all    string    comment    '总停留时长',
    mall_stay_time_avg    string    comment    '平均停留时长',
    shop_visit_num    string    comment    '到访店铺数',
    shop_stay_time_avg    string    comment    '到店平均停留时长',
    mall_last_visit_time    string    comment    '上次到访时间',
    pay_mall_all    string    comment    '交易总额',
    pay_num_mall_all    string    comment    '交易笔数',
    pay_per_deal_avg    string    comment    '平均每笔交易金额',
    pay_shop_num_all    string    comment    '成交店铺数',
    pay_per_shop_avg    string    comment    '成交店铺平均单价',
    pay_commodity_num_all    string    comment    '成交商品数',
    pay_commodity_per_unit_avg    string    comment    '成交商品平均单价',
    pay_last_time    string    comment    '上次交易时间'
)
comment '用户表'
partitioned by (ds string comment '分区', tenantId int comment '租户id' , mallName string comment '商场名称')
stored as textfile;

2 插入数据
insert into mall_data.dtw_mall2_tmp
partition(ds='20180615', tenantid=1, mallname='big')
select
    cast(rand()*1000000 as int)+1000000,
    cast(rand()*1000000 as int)+1000000,
    concat(
        split('a b c d e f g h i g k l m n o p q r s t u v w x y z',' ')[cast(rand()*26 as int)],
        split('a b c d e f g h i g k l m n o p q r s t u v w x y z',' ')[cast(rand()*26 as int)],
        split('a b c d e f g h i g k l m n o p q r s t u v w x y z',' ')[cast(rand()*26 as int)],
        split('a b c d e f g h i g k l m n o p q r s t u v w x y z',' ')[cast(rand()*26 as int)],
        split('a b c d e f g h i g k l m n o p q r s t u v w x y z',' ')[cast(rand()*26 as int)],
        split('a b c d e f g h i g k l m n o p q r s t u v w x y z',' ')[cast(rand()*26 as int)],
        split('a b c d e f g h i g k l m n o p q r s t u v w x y z',' ')[cast(rand()*26 as int)]
    ),
    split('m f notclear',' ')[cast((rand()*3) as int)],
    cast((rand()*40) as int)+10,
    13344455666,
    'dtw123@dtw-inc.com',
    concat(concat(199,split('0 1 2 3 4 5 6 7 8 9',' ')[cast(rand()*10 as int)]),
            split('01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12',' ')[cast(rand()*12 as int)],
            concat(split('0 1 2',' ')[cast(rand()*3 as int)],split('1 2 3 4 5 6 7 8',' ')[cast(rand()*8 as int)])
    ),
    split('北京 上海 广州 深圳 杭州 厦门 福州 济南 青岛 烟台 济宁 临沂 莱芜 曲阜 平壤 太原 阜阳 合肥 嵊州 平度 拉萨 昆明 沈阳 长春 哈尔滨',' ')[cast(rand()*25 as int)],
    split('有 无 不确定',' ')[cast((rand()*3) as int)],
    cast(rand()*1000000 as int)+1000000,
    cast(rand()*100000 as int),
    split('未激活 已激活',' ')[cast(rand()*2 as int)],
    concat(concat(201,split('0 1 2 3 4 5 6 7',' ')[cast(rand()*8 as int)]),
            split('01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12',' ')[cast(rand()*12 as int)],
            concat(split('0 1 2',' ')[cast(rand()*3 as int)],split('1 2 3 4 5 6 7 8',' ')[cast(rand()*8 as int)])
    ),
    split('到访客户 成交客户 会员客户',' ')[cast(rand()*3 as int)],
    split('新客 活跃客户 忠诚客户 流失客户 回头客',' ')[cast(rand()*5 as int)],
    split('新客户 老客户',' ')[cast(rand()*2 as int)],
    split('初级访客 中级访客 高级访客 初级会员 中级会员 高级会员',' ')[cast(rand()*6 as int)],
    split('低 中 高',' ')[cast(rand()*3 as int)],
    concat(
        '{',
        split('花卉一族 摄影一族 健美一族 果粉 电影派 阅读者 舞林人士 乐器迷 爱听音乐 童心未泯',' ')[cast(rand()*10 as int)],
        ',',
        split('御宅族 白富美 高帅富 呼朋唤友 休闲大咖 装修一族 甜蜜新人 户外一族 网络一族 酒品人生',' ')[cast(rand()*10 as int)],
        ',',
        split('有型潮男 拜金主义 数码达人 家有儿女 养生专家 运动一族 车友派 家有宠物 游戏人生 爱家人士',' ')[cast(rand()*10 as int)],
        '}'
    ),
    concat(
        '{',
        split('明确果断 犹豫再三 喜新厌旧 货比三家',' ')[cast(rand()*4 as int)],
        ',',
        split('只逛不买 虚荣型 忠诚型',' ')[cast(rand()*3 as int)],
        ',',
        split('挑剔型 将就型 跟风型',' ')[cast(rand()*3 as int)],
        '}'
    ),
    split('川菜 粤菜 淮扬菜 浙菜 湘菜 徽菜 闽菜 日本菜 台湾菜 韩国菜',' ')[cast(rand()*10 as int)],
    split('低 中 高',' ')[cast(rand()*3 as int)],
    split('油 清淡 辣 麻 咸',' ')[cast(rand()*5 as int)],
    split('上午 中午 下午 黄昏 傍晚 晚上',' ')[cast(rand()*6 as int)],
    split('中餐 西餐 自助餐 小吃快餐 饮品店 面包甜点 火锅 特色菜 烧烤',' ')[cast(rand()*9 as int)],
    cast(rand()*50 as int),
    round(rand()*50,1)+5,
    round(rand()*5,1),
    cast(rand()*10 as int),
    round(rand()*5,1)+1,
    concat(concat(201,split('6 7 8',' ')[cast(rand()*3 as int)]),
            split('01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12',' ')[cast(rand()*12 as int)],
            concat(split('0 1 2',' ')[cast(rand()*3 as int)],split('1 2 3 4 5 6 7 8',' ')[cast(rand()*8 as int)])
    ),
    round(rand()*5000,1)+5000,
    cast(rand()*50 as int),
    round(rand()*1000,1)+500,
    cast(rand()*20 as int),
    round(rand()*500,1)+50,
    cast(rand()*20 as int),
    round(rand()*100,1)+50,
    concat(concat(201,split('6 7 8',' ')[cast(rand()*3 as int)]),
            split('01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12',' ')[cast(rand()*12 as int)],
            concat(split('0 1 2',' ')[cast(rand()*3 as int)],split('1 2 3 4 5 6 7 8',' ')[cast(rand()*8 as int)])
    );

3 导出数据
    insert overwrite local directory '/Users/wooluwalker/Desktop/export' row format delimited fields terminated by '\t' select * from mall_data.dtw_mall2_tmp;

4 公司开发平台新建textfile格式存储的表 和 parquet格式存储的表

5 上传导出数据到textfile格式存储的表

6 将数据从textfile格式存储的表