使用idea用spark抽取ods库sku_info表中的数据到dwd库dim_sku_info表中，字段为etl_date的值与ods库的相对应表该值相等，并添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列,其中dwd_insert_user、dwd_modify_user均填写“user1”。dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写当前操作时间，并进行数据类型转换。使用mysql cli查询表dim_sku_info的字段id、sku_desc、dwd_insert_user、dwd_modify_time、etl_date条件为id大于等于15且小于等于20，并且按照id升序排序

好的，这是一个关于Spark和MySQL的数据处理问题。以下是解决方案：

1. 使用Spark SQL抽取ods库中的sku_info表中的数据到DataFrame中，例如：

val skuInfoDF = spark.sql("SELECT * FROM ods.sku_info")

2. 对DataFrame进行数据清洗和转换，添加dwd_insert_user、dwd_insert_time、dwd_modify_user、dwd_modify_time四列，并将etl_date的值与ods库的相对应表该值相等，例如：

import org.apache.spark.sql.functions._

val dimSkuInfoDF = skuInfoDF
  .withColumn("dwd_insert_user", lit("user1"))
  .withColumn("dwd_modify_user", lit("user1"))
  .withColumn("dwd_insert_time", date_format(current_timestamp(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
  .withColumn("dwd_modify_time", date_format(current_timestamp(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
  .withColumnRenamed("sku_desc", "sku_name") // 修改列名
  .withColumn("etl_date", date_format(lit("2021-01-01"), "yyyyMMdd")) // etl_date的值与ods库的相对应表该值相等

3. 将DataFrame中的数据写入MySQL的dim_sku_info表中，例如：

dimSkuInfoDF.write
  .format("jdbc")
  .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/dwd")
  .option("dbtable", "dim_sku_info")
  .option("user", "root")
  .option("password", "123456")
  .mode(SaveMode.Append)
  .save()

4. 最后，使用MySQL的CLI查询表dim_sku_info的字段id、sku_desc、dwd_insert_user、dwd_modify_time、etl_date条件为id大于等于15且小于等于20，并且按照id升序排序，例如：

SELECT id, sku_name, dwd_insert_user, dwd_modify_time, etl_date
FROM dim_sku_info
WHERE id >= 15 AND id <= 20
ORDER BY id ASC;

以上就是解决方案，希望能够帮助到你！