抽取shtd_store库中LINEITEM的增量数据进入Hive的ods库中表lineitem，根据 LINEITEM表中orderkey作为增量字段，只将新增的数据抽入，字段类型不变，同时添加静态分 区，分区字段类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。 并在hive cli执行show partitions ods.lineitem命令，将结果截图复制粘贴至对应报告中。

可以使用Hive的INSERT INTO语句进行数据抽取。首先，创建一个静态分区的ods.lineitem表，分区字段为String类型的日期（yyyyMMdd格式）。然后使用INSERT INTO语句，将shtd_store库中LINEITEM的增量数据（仅新增的数据）插入到ods.lineitem表中，同时在INSERT语句中指定分区值为当前比赛日的前一天日期。最后，使用"show partitions ods.lineitem"命令，将查询到的结果截图复制粘贴到报告中。

相关问题

1、 抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入hive的ods库中表user_info。根据o

### 回答1：
首先，我们需要了解shtd_store库中user_info表的结构以及数据变更情况。

然后，我们可以通过将shtd_store库中user_info表与ods库中的user_info表进行对比，找出增量数据。根据o的条件进行筛选，并将增量数据插入到ods库中的user_info表中。

在实现过程中，可以使用Sqoop或其他数据传输工具来从shtd_store库中抽取增量数据，并将其转换为hive表，最后通过hive语句将数据插入到ods库中的user_info表中。同时，为确保数据准确性，可以对插入的数据进行验证和修正。

需要注意的是，增量数据的抽取和插入应该定时进行，避免因为数据延迟或未抽取到导致数据不准确的情况发生。另外，在进行数据抽取和插入的过程中，要确保数据的安全性和完整性，避免数据泄露或损坏。

### 回答2：
追加模式，即在ods库中的user_info表中新增抽取出来的shtd_store库中user_info表的数据。
首先，需要在hive中创建ods库和表user_info，创建语句如下：

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS ods;
USE ods;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_info (
  id INT,
  name STRING,
  age INT,
  sex STRING
) 
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

然后，使用sqoop工具抽取shtd_store库中user_info表的增量数据到hive的ods库中的user_info表中，命令如下：

sqoop job --create incr_import -- import \
--incremental append \
--check-column id \
--last-value 0 \
--connect jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store \
--username root \
--password password \
--table user_info \
--hive-import \
--hive-database ods \
--hive-table user_info \
--fields-terminated-by ',' \
--target-dir /user/hive/warehouse/ods.db/user_info \
--delete-target-dir \
--null-string '\\N' \
--null-non-string '\\N'

其中，--incremental append表示追加模式，--check-column id表示检查增量数据的字段，--last-value 0表示从id为0的数据开始增量抽取。同时，--hive-import表示将数据导入到hive表中，--hive-database ods表示数据的目标数据库是ods，--hive-table user_info表示数据的目标表名为user_info。

最后，可以在hive中查询是否成功抽取出了增量数据：

SELECT * FROM ods.user_info;

以上就是抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入hive的ods库中表user_info的步骤和方法。

### 回答3：
1、 抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入hive的ods库中表user_info。根据o
ds库中表user_info的设计，该表包含user_id、user_name、user_age、user_gender、user_address、user_phone等字段。增量数据是指shtd_store库中user_info表中被更改或新增的记录。

首先，在hive中连接到shtd_store库，使用sqoop命令抽取shtd_store库中user_info表中的增量数据，并将数据导入到ods库中表user_info中。具体命令如下：

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store \
--username root \
--password password \
--table user_info \
--incremental append \
--check-column modified_time \
--last-value "2019-12-20 00:00:00" \
--hive-import \
--hive-database ods \
--hive-table user_info \
--create-hive-table \
--fields-terminated-by '\t' \
--lines-terminated-by '\n'

以上命令的作用是连接到shtd_store库中的user_info表，并指定使用增量抽取模式（incremental append）。check-column指定用哪个字段进行增量抽取，last-value指定上一次抽取的时间点。--hive-import表示将数据导入到hive中，--hive-database指定导入到哪个库，--hive-table指定导入到哪个表，--create-hive-table表示如果表不存在则创建表，--fields-terminated-by和--lines-terminated-by分别指定字段和行的分隔符。

抽取完成后，可以在hive中查询ods库中的user_info表，确认数据已经成功导入。根据设计，可以通过user_id作为主键来查询和更新user_info表中的记录。如果存在重复记录，可以根据modified_time字段进行去重，保留最新更新的记录。

以上就是抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入hive的ods库中表user_info的详细步骤和方法。

使用Scala编写spark工程代码，将MySQL的shtd_store库中表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail的数据增量抽取到Hive的ods库中对应表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail中。 抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入Hive的ods库中表user_info。根据ods.user_info表中operate_time或create_time作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较)，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段类型为String，且值为当前2023年4月16的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
import java.time.LocalDate
import java.time.format.DateTimeFormatter

object IncrementalDataExtraction {
def main(args: Array[String]): Unit = {

// Create Spark session
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Incremental Data Extraction")
.enableHiveSupport()
.getOrCreate()

// Set date format for partition column
val dateFormat = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd")
val partitionDate = LocalDate.of(2023, 4, 15).format(dateFormat)

// Load MySQL tables
val user_info = spark.read.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store")
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
.option("dbtable", "user_info")
.option("user", "your_user_name")
.option("password", "your_password")
.load()

val sku_info = spark.read.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store")
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
.option("dbtable", "sku_info")
.option("user", "your_user_name")
.option("password", "your_password")
.load()

val base_province = spark.read.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store")
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
.option("dbtable", "base_province")
.option("user", "your_user_name")
.option("password", "your_password")
.load()

val base_region = spark.read.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store")
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
.option("dbtable", "base_region")
.option("user", "your_user_name")
.option("password", "your_password")
.load()

val order_info = spark.read.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store")
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
.option("dbtable", "order_info")
.option("user", "your_user_name")
.option("password", "your_password")
.load()

val order_detail = spark.read.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store")
.option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
.option("dbtable", "order_detail")
.option("user", "your_user_name")
.option("password", "your_password")
.load()

// Add partition column
val user_info_with_static_partition = user_info.withColumn("partition_date", lit(partitionDate))

// Extract incremental data for user_info
val max_operate_time = user_info.select(max("operate_time")).first().getTimestamp(0)
val max_create_time = user_info.select(max("create_time")).first().getTimestamp(0)

val user_info_incremental = user_info_with_static_partition.filter(
col("operate_time") > max_operate_time || col("create_time") > max_create_time
)

// Write incremental data to Hive table
user_info_incremental.write.mode("append").insertInto("ods.user_info")

// Drop temporary tables
user_info.unpersist()
sku_info.unpersist()
base_province.unpersist()
base_region.unpersist()
order_info.unpersist()
order_detail.unpersist()

// Stop Spark session
spark.stop()
}
}