scala如何生成指定格式的timestamp类型的数据

Scala可以使用Java的SimpleDateFormat类来生成指定格式的timestamp类型的数据。以下是一个示例代码：

import java.text.SimpleDateFormat
import java.util.Date

val format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS")
val timestamp = format.format(new Date())
println(timestamp)

在这个示例中，我们使用了SimpleDateFormat类来定义了一个格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"的时间戳格式。然后，我们使用format方法将当前时间转换为指定格式的时间戳，并将其打印出来。

相关问题

用Scala将ods库中表数据全量抽取到Hive的dwd库中对应表中。表有timestamp类型， 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。 将ods库中customer表数据抽取到dwd库中dim_customer的分区表，分区字段为etldate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”， dwd_insert_time、dwd_modify_time均填写操作时间，并进行数据类型转换

以下是用Scala将ods库中表数据全量抽取到Hive的dwd库中对应表中的代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Extract Data from ODS to DWD")
  .enableHiveSupport()
  .getOrCreate()

val odsTable = "ods_table"
val dwdTable = "dwd_table"

val odsDF = spark.table(s"ods.$odsTable")

val dwdDF = odsDF
  .withColumn("timestamp_col", date_format($"timestamp_col", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
  .withColumn("timestamp_col", when(length($"timestamp_col") === 10, concat($"timestamp_col", lit(" 00:00:00")))
    .otherwise($"timestamp_col"))
  .select("col1", "col2", "timestamp_col")

dwdDF.write
  .mode("overwrite")
  .insertInto(s"dwd.$dwdTable")

以下是将ods库中customer表数据抽取到dwd库中dim_customer的分区表的代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Extract Data from ODS to DWD")
  .enableHiveSupport()
  .getOrCreate()

val odsTable = "customer"
val dwdTable = "dim_customer"

val etlDate = "2022-01-01" // replace with actual etl date

val odsDF = spark.table(s"ods.$odsTable")

val dwdDF = odsDF
  .withColumn("dwd_insert_user", lit("user1"))
  .withColumn("dwd_insert_time", current_timestamp())
  .withColumn("dwd_modify_user", lit("user1"))
  .withColumn("dwd_modify_time", current_timestamp())
  .withColumn("etldate", lit(etlDate))
  .select("col1", "col2", "etldate", "dwd_insert_user", "dwd_insert_time", "dwd_modify_user", "dwd_modify_time")

dwdDF.write
  .mode("overwrite")
  .partitionBy("etldate")
  .insertInto(s"dwd.$dwdTable")

以上代码中，我们使用了Spark SQL的API来处理数据，将timestamp类型的数据转换成指定格式，并添加了四列数据。最后，我们将数据写入到Hive的分区表中。

scala创建hudi表

在 Scala 中创建 Hudi 表需要使用 Hudi 提供的 Java API。以下是一个示例代码，用于创建一个 Hudi 表：

import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._
import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig._
import org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor
import org.apache.hudi.keygen.SimpleKeyGenerator
import org.apache.hudi.{DataSourceReadOptions, DataSourceWriteOptions, HoodieSparkSqlWriter}
import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder.appName("CreateHudiTable").master("local").getOrCreate()

// 数据源和目标地址
val sourcePath = "/path/to/source"
val targetPath = "/path/to/target"

// 配置选项
val writeConfig = Map(
  TABLE_NAME -> "my_hudi_table",
  RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY -> "id",
  PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY -> "timestamp",
  PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY -> "date",
  KEYGENERATOR_CLASS_OPT_KEY -> classOf[SimpleKeyGenerator].getName,
  // 读时合并小文件
  COMBINE_BEFORE_INSERT_PROP -> "true",
  // 写入时合并小文件
  COMBINE_BEFORE_UPSERT_PROP -> "true"
)

// 读取源数据
val sourceDF = spark.read.format("csv").load(sourcePath)

// 写入 Hudi 表
sourceDF.write
  .format("org.apache.hudi")
  .options(writeConfig)
  .option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "timestamp")
  .option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "id")
  .option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "date")
  .mode("overwrite")
  .save(targetPath)

在上面的代码中，我们使用了 Hudi 提供的配置选项来指定表的名称、记录键、预合并键、分区路径键和键生成器。我们还使用了 Spark SQL 的写入 API 将源数据写入 Hudi 表中。

请注意，在运行上述代码之前，您需要将以下依赖项添加到您的项目中：

libraryDependencies += "org.apache.hudi" % "hudi-spark-bundle_2.11" % "0.9.0-incubating" % "provided"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.4.5"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "2.4.5"

另外，你需要将 Hadoop 和 Hive 的配置文件添加到项目中。