编写Scala工程代码，根据dwd的订单表，求各省份下单时间为XXXX年的支付转化率，并将计算结果写入clickhouse的ds_result库的表

可以使用Spark SQL来实现这个功能，具体步骤如下：

1. 读取订单表的数据，使用Spark SQL将其转换为DataFrame。

2. 过滤出下单时间为XXXX年的订单数据。

3. 对订单数据进行聚合操作，按照省份分组，统计每个省份的订单数量和支付数量。

4. 计算每个省份的支付转化率。

5. 将计算结果写入clickhouse的ds_result库的表中。

下面是Scala代码的示例：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object Main {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("OrderPaymentConversionRate")
      .config("spark.sql.shuffle.partitions", "4")
      .getOrCreate()

    // 读取订单表的数据
    val orderDF = spark.read.format("parquet").load("hdfs://path/to/order_table")

    // 过滤出下单时间为XXXX年的订单数据
    val year = "XXXX"
    val filteredOrderDF = orderDF.filter(s"year(order_time) = $year")

    // 对订单数据进行聚合操作，按照省份分组，统计每个省份的订单数量和支付数量
    val resultDF = filteredOrderDF.groupBy("province")
      .agg(
        count("order_id").as("order_count"),
        sum(when(col("is_paid") === true, 1).otherwise(0)).as("payment_count")
      )

    // 计算每个省份的支付转化率
    val conversionRateDF = resultDF.withColumn("conversion_rate",
      col("payment_count") / col("order_count"))

    // 将计算结果写入clickhouse的ds_result库的表中
    conversionRateDF.write.format("clickhouse")
      .option("url", "jdbc:clickhouse://localhost:8123/ds_result")
      .option("dbtable", "order_payment_conversion_rate")
      .option("user", "username")
      .option("password", "password")
      .mode("overwrite")
      .save()
  }
}

注意：需要将代码中的路径、数据库连接信息、用户名和密码等参数修改为实际的值。