第24题：
需求列表
编写一个脚本，代码可用python或pyspark或scala（40分）
需求：cust_pft是客户(cust_if)每天(date)的资产净值(pft)，现在需要获得每个客户近1年的最大回撤：
最大回撤定义：在该客户的净值曲线中，当出现最大的净值的时点记为m1，这之后出现的净值比m1那天净值相差最大的净值记为m2，最大回撤就是(m2-m1)/m1.(注意是出现最大净值之后的最小净值，两者的差)
create or replace temporary view cust_pft (cust_id,date,pft) as values (1,‘2021-01-01’,10000), (1,‘2021-01-02’,10010), (1,‘2021-01-03’,10020), (1,‘2021-01-04’,9999), (1,‘2021-01-05’,9998), (1,‘2021-01-06’,10020), (1,‘2021-12-27’,6000), (1,‘2021-12-28’,6001), (1,‘2021-12-29’,6002);
思路分析
- 使用MAX()函数计算最大回撤；
- 使用子查询计算每个日期的价格、最高价格和回撤率；
- 使用MAX() OVER()函数计算每个日期之前的最高价格；
- 计算回撤率，并使用MAX()函数找到最大回撤。
答案获取
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参考答案适用HQL，SparkSQL，FlinkSQL，即大数据组件，其他SQL需自行修改。
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文末SQL小技巧
提高SQL功底的思路。
1、造数据。因为有数据支撑，会方便我们根据数据结果去不断调整SQL的写法。
造数据语法既可以create table再insert into，也可以用下面的create temporary view xx as values语句，更简单。
其中create temporary view xx as values语句，SparkSQL语法支持，hive不支持。
2、先将结果表画出来，包括结果字段名有哪些，数据量也画几条。这是分析他要什么。
从源表到结果表，一路可能要走多个步骤，其实就是可能需要多个子查询，过程多就用with as来重构提高可读性。
3、要由简单过度到复杂，不要一下子就写一个很复杂的。
先写简单的select from table…,每个中间步骤都执行打印结果，看是否符合预期， 根据中间结果，进一步调整修饰SQL语句，再执行，直到接近结果表。
4、数据量要小，工具要快，如果用hive，就设置set hive.exec.mode.local.auto=true;如果是SparkSQL，就设置合适的shuffle并行度，set spark.sql.shuffle.partitions=4;
