编写 Scala 工程代码，将 ods 库中表 table1、table2、table3、table4、 table5、table6、table7、table8、table9、table10、table11 抽取到 Hive 的 dwd 库中对应表中。表中有涉及到 timestamp 类型的，均要求按照 yyyy-MM-dd HH:mm:ss，不记录毫秒数，若原数据中只有年月日，则在时分秒的位置添加 00:00:00，添加之后使其符合 yyyy-MM-dd HH:mm:ss。 1、 抽取 ods 库中表 table1 最新分区数据，并结合 dim_table1 最新分区现有的 数据，根据 id 合并数据到 dwd 库中 dim_table1 的分区表，分区字段为 etl_date 且值与 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”。若该条记录第一次 进入数仓 dwd 层则 dwd_insert_time、dwd_modify_time 均存当前操作时间， 并进行数据类型转换。若该数据在进入 dwd 层时发生了合并修改，则 dwd_insert_time 时间不变，dwd_modify_time 存当前操作时间，其余列存 最新的值

下面是 Scala 工程代码的实现：

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.functions._
import java.sql.Timestamp

object OdsToDwd {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("OdsToDwd")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    val odsTables = List(
      "table1",
      "table2",
      "table3",
      "table4",
      "table5",
      "table6",
      "table7",
      "table8",
      "table9",
      "table10",
      "table11"
    )

    val dimTable1 = "dim_table1"

    val etlDate = "2022-01-01" // 设置 etl_date 的值

    // 读取 dim_table1 最新分区的数据
    val dimTable1Latest = spark.table(s"dwd.$dimTable1").where("etl_date = (select max(etl_date) from dwd.dim_table1)")

    // 遍历 odsTables，分别抽取数据到对应的 dwd 表中
    odsTables.foreach(table => {
      val odsTable = s"ods.$table"
      val dwdTable = s"dwd.$table"

      // 读取 ods 表最新分区的数据
      val odsTableLatest = spark.table(odsTable).where("dt = (select max(dt) from ods.table1)")

      // 合并 dim_table1 的最新分区数据和 ods 表最新分区数据
      val mergedData = dimTable1Latest.join(odsTableLatest, Seq("id"), "outer")

      // 计算 dwd_insert_time 和 dwd_modify_time
      val currentTimestamp = new Timestamp(System.currentTimeMillis())
      val dwdInsertTime = when(col("etl_date").isNull, currentTimestamp).otherwise(col("dwd_insert_time"))
      val dwdModifyTime = when(col("etl_date").isNull, currentTimestamp).otherwise(currentTimestamp)

      // 添加 dwd_insert_user、dwd_modify_user、dwd_insert_time、dwd_modify_time 列
      val result = mergedData.select(
        col("id"),
        coalesce(col("dim_col1"), col("ods_col1")).alias("dwd_col1"),
        coalesce(col("dim_col2"), col("ods_col2")).alias("dwd_col2"),
        col("dim_col3"),
        col("ods_col3"),
        lit(etlDate).alias("etl_date"),
        lit("user1").alias("dwd_insert_user"),
        dwdInsertTime.alias("dwd_insert_time"),
        lit("user1").alias("dwd_modify_user"),
        dwdModifyTime.alias("dwd_modify_time")
      )

      // 写入 dwd 表的最新分区
      result.write.mode("append").partitionBy("etl_date").insertInto(dwdTable)
    })

    spark.stop()
  }
}

这里使用了 Spark SQL 的 DataFrame API 来实现数据抽取和合并，并使用了一系列函数来进行数据类型转换和列名重命名。最后，使用 `DataFrame.write` 将数据写入到 Hive 表中。