chatgpt助力大数据数仓开发实践，效果惊艳

      故事的开始是这样的，大数据开发删了几张表，过了2天才发现删错了，于是开发找我恢复表，我看了下数据还在回收站，问题不大。只需要建表，把所有的分区数据mv回去，然后msck分区就可

      但是开发跟我说，他没有建表语句了，也忘了表结构长啥样了，多少个字段，他没有按照规范把生产的表结构同步到资产平台或者wiki上或者gitlab上，这个真是头疼，大家都知道，本质大数据集群中表元数据与数据的关系就是锁头和钥匙的关系，你现在锁头没有丢，但是钥匙不见了，即使有数据，你也解析不出来哇。

      作为一个多年大数据运维老鸟的我，早已经预知了这种风险，还好我我每天自动备选归档hive元数据库，当然作为一个运维老鸟，我还默默做了很多风险防备的申请哈。

于是乎我解析hive备份的元数据，通过一顿元数据关联，得到关于表的如下元数据信息

于是乎我需要得到建表语句怎么办？一个个复制粘贴字段，那是不可能的，有些表还是struct格式，几百个字段，虽然可以这样搞，但是配不上我的身份，于是chatgpt深度用户的我打开了他

你别说还挺厉害的

但是我要的是分区表哇，那我继续告诉他day是分区，看看他接下来的表现哈（结合下面的sql，生成hive建表语句，并且加上comment，注意day是分区.....）

根据提供的信息，这是一个Hive建表语句，包含了多个字段以及相应的注释。以下是生成的带有分区的建表语句：

大家注意了吗，虽然chatgpt把表的字段啥的解析出来了，但是表的实际结构依然是错误的，实际无法执行，当然我们直接复制表的上部分即可，这些是么问题的。但是我觉得这依然不够完美，看我继续盘他，我要直接可以复制粘贴来执行的语句。

现在我给他个真实的建表语句参考下，看看gpt能否根据我给参考建表语句解析出来我需要的建表语句。

我看下gpt的表现如何把：

执行下试试，bingo

剩余的几张表我只需要按照这个模板套路进去，gpt就已经给我写好的模板，提升效率妥妥滴哈，再也不怕开发让我恢复表结构了哈

那让我来再试试我们百度的文心一言吧