java date类型数据添加一天

可以使用`java.util.Calendar`类来实现：

// 创建一个Calendar对象
Calendar calendar = Calendar.getInstance();
// 将日期设置为当前时间
calendar.setTime(new Date());
// 将日期加上一天
calendar.add(Calendar.DAY_OF_YEAR, 1);
// 获取加上一天后的日期
Date date = calendar.getTime();

如果你使用Java 8及以上版本，也可以使用`java.time.LocalDate`类来实现：

// 获取当前日期
LocalDate today = LocalDate.now();
// 加上一天
LocalDate tomorrow = today.plusDays(1);
// 转换成Date类型
Date date = Date.from(tomorrow.atStartOfDay().atZone(ZoneId.systemDefault()).toInstant());

注意，`java.util.Date`类在Java 8及以上版本已经被废弃，推荐使用`java.time`包中的日期时间类来代替。

相关问题

LambdaQueryWrapper 获取某月最后一天

以下是使用LambdaQueryWrapper获取某月最后一天的示例代码：

// 假设要查询的月份为2021年8月
LocalDate date = LocalDate.of(2021, 8, 1);
// 获取下一个月的第一天
LocalDate nextMonthFirstDay = date.plusMonths(1).withDayOfMonth(1);
// 获取本月最后一天
LocalDate lastDay = nextMonthFirstDay.minusDays(1);

// 构造LambdaQueryWrapper
LambdaQueryWrapper<MyEntity> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
// 添加查询条件
wrapper.between(MyEntity::getCreateTime, date.atStartOfDay(), lastDay.atTime(LocalTime.MAX));

// 执行查询
List<MyEntity> list = myMapper.selectList(wrapper);

上述代码中，我们首先使用`LocalDate`类构造了一个日期对象，表示要查询的月份为2021年8月。然后，我们通过`plusMonths(1)`方法获取了下一个月的第一天，再通过`withDayOfMonth(1)`方法将日期设置为下一个月的第一天。接着，我们使用`minusDays(1)`方法获取了本月的最后一天。

接下来，我们构造了一个`LambdaQueryWrapper`对象，并使用`between`方法添加了查询条件，查询`createTime`字段在本月第一天的0点到本月最后一天的23:59:59之间的数据。最后，我们执行了查询并获取了查询结果。

使用idea用spark语言抽取shtd_store库中sku_info的增量数据进入Mysql的ods库中表sku_info。根据ods.base_province表中create_time作为增量字段，只将新增的数据抽入，字段不变、类型不变，同时添加字段为etl_date类型为String，且值为当前日期的前一天日期（字段格式为yyyyMMdd）

好的，让我来解答您的问题。首先，我需要说明一下，Spark是一个分布式计算框架，而不是一种编程语言。通常我们使用Scala或Java编写Spark程序，也可以使用Python或R等其他语言。

针对您的问题，我可以给出大致的步骤：

1. 连接SHTD_STORE库，读取SKU_INFO表的数据，并将数据转换成DataFrame格式。
2. 连接ODS库，读取SKU_INFO表的数据，并将数据转换成DataFrame格式。
3. 将ODS库中的数据与SHTD_STORE库中的数据进行比对，找出增量数据。
4. 将增量数据写入Mysql的ODS库中的SKU_INFO表中，同时添加字段为etl_date类型为String，且值为当前日期的前一天日期（字段格式为yyyyMMdd）。

具体实现过程中，可以参考以下代码：

import java.time.LocalDate
import java.time.format.DateTimeFormatter

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

object IncrementalDataExtract {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("IncrementalDataExtract")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // 读取SHTD_STORE库中的SKU_INFO表
    val skuInfoShtdStoreDF = spark.read.format("jdbc")
      .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/SHTD_STORE")
      .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
      .option("dbtable", "SKU_INFO")
      .option("user", "root")
      .option("password", "root")
      .load()

    // 读取ODS库中的SKU_INFO表
    val skuInfoOdsDF = spark.read.format("jdbc")
      .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/ODS")
      .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
      .option("dbtable", "SKU_INFO")
      .option("user", "root")
      .option("password", "root")
      .load()

    // 获取ODS库中的SKU_INFO表的最大create_time
    val maxCreateTime = skuInfoOdsDF.selectExpr("max(create_time)").collect()(0)(0)

    // 将SHTD_STORE库中的SKU_INFO表按create_time过滤出增量数据
    val incrementalSkuInfoDF = skuInfoShtdStoreDF.filter(s"create_time > '$maxCreateTime'")

    // 添加etl_date字段
    val etlDate = LocalDate.now().minusDays(1).format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd"))
    val incrementalSkuInfoWithEtlDateDF = incrementalSkuInfoDF.withColumn("etl_date", etlDate)

    // 将增量数据写入ODS库中的SKU_INFO表
    incrementalSkuInfoWithEtlDateDF.write.format("jdbc")
      .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/ODS")
      .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
      .option("dbtable", "SKU_INFO")
      .option("user", "root")
      .option("password", "root")
      .save()
  }
}

需要注意的是，以上代码仅供参考，具体实现可能需要根据实际情况进行修改。