编写scala 工程代码,将mysql的shtd_store 库中表orders、lineitem 增量抽取到hive

编写scala工程代码，将MySQL的shtd_store库中的表orders和lineitem的增量数据抽取到Hive可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库：

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.functions._

2. 配置SparkSession：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("MySQL to Hive Incremental Extract")
  .config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse")
  .enableHiveSupport()
  .getOrCreate()

3. 定义MySQL和Hive的连接信息：

val mysqlURL = "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store"
val mysqlUser = "your_mysql_username"
val mysqlPassword = "your_mysql_password"

val hiveDB = "your_hive_database"
val hiveOrdersTable = "orders"
val hiveLineItemTable = "lineitem"

4. 从MySQL中读取最新的增量数据：

val ordersDF = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("url", mysqlURL)
  .option("user", mysqlUser)
  .option("password", mysqlPassword)
  .option("dbtable", "shtd_store.orders")
  .load()

val lineItemDF = spark.read
  .format("jdbc")
  .option("url", mysqlURL)
  .option("user", mysqlUser)
  .option("password", mysqlPassword)
  .option("dbtable", "shtd_store.lineitem")
  .load()

5. 如果Hive中已存在orders和lineitem表，则将读取到的最新数据与Hive表中原有的数据合并：

val existingOrdersDF = spark.table(s"$hiveDB.$hiveOrdersTable")
val existingLineItemDF = spark.table(s"$hiveDB.$hiveLineItemTable")

val mergedOrdersDF = ordersDF.union(existingOrdersDF).distinct()
val mergedLineItemDF = lineItemDF.union(existingLineItemDF).distinct()

6. 将合并后的数据写入Hive表：

mergedOrdersDF.write
  .format("hive")
  .mode("append")
  .saveAsTable(s"$hiveDB.$hiveOrdersTable")

mergedLineItemDF.write
  .format("hive")
  .mode("append")
  .saveAsTable(s"$hiveDB.$hiveLineItemTable")

7. 完成增量抽取后，关闭SparkSession：

spark.stop()

以上代码能够将MySQL中的shtd_store库中的orders和lineitem表的增量数据抽取到Hive中，并将新数据与原有数据进行合并。注意替换相关连接信息和表名称，以适应你的实际情况。