def getRedundance(dateTime: DateTime = null)={val tableName = DW + CollObjRedundance.READ_TABLE_NAME sparkSession.catalog.refeshTable(tableName) val redundanceRDD = sql(s"select * from ${tableName}") .as[CollObjRedundance] .rdd if(dateTime == null) redundanceRDD else redundance .filter(x => TimeUtils.filterLastInsert(dataTime,x.lastInsertDate))}

这段代码定义了一个名为`getRedundance`的方法，它接受一个可选的`DateTime`类型参数`dateTime`。下面是对代码的逐行解释：

1. `val tableName = DW + CollObjRedundance.READ_TABLE_NAME`：声明一个名为`tableName`的常量，其值为字符串拼接结果，其中`DW`是一个变量，`CollObjRedundance.READ_TABLE_NAME`是一个常量。
2. `sparkSession.catalog.refeshTable(tableName)`：刷新SparkSession中指定表名的元数据信息。
3. `val redundanceRDD = sql(s"select * from ${tableName}") .as[CollObjRedundance] .rdd`：执行一个SQL查询语句，将查询结果转换为Dataset[CollObjRedundance]类型，并将其转换为RDD[CollObjRedundance]类型，并将结果赋值给`redundanceRDD`变量。
4. `if(dateTime == null) redundanceRDD else redundance .filter(x => TimeUtils.filterLastInsert(dataTime,x.lastInsertDate))`：如果传入的`dateTime`参数为空，则返回`redundanceRDD`；否则，对`redundanceRDD`进行过滤操作，根据传入的`dateTime`参数和每个元素的`lastInsertDate`字段进行筛选。

请注意，在代码的最后一行中，应该将`dataTime`更正为`dateTime`以保证代码的正确性。