scala spark sql若该条记录第一次 进入数仓 dwd 层则 dwd_insert_time、dwd_modify_time 均存当前操作时间, 并进行数据类型转换,用sql语法
时间: 2023-06-13 08:08:42 浏览: 246
假设有一个表名为 `source_table`,包含字段 `id`、`name`、`age`、`dwd_insert_time` 和 `dwd_modify_time`,其中 `dwd_insert_time` 和 `dwd_modify_time` 的数据类型为 `timestamp`。在进行数据导入到数仓 DWD 层时,可以使用以下 SQL 语法:
```sql
INSERT INTO dwd_table (id, name, age, dwd_insert_time, dwd_modify_time)
SELECT id, name, CAST(age AS INT), CURRENT_TIMESTAMP, CURRENT_TIMESTAMP
FROM source_table
WHERE id NOT IN (SELECT id FROM dwd_table)
```
该语句会将 `source_table` 中尚未在 `dwd_table` 中存在的记录插入到 `dwd_table` 中,并在插入时将 `dwd_insert_time` 和 `dwd_modify_time` 均设置为当前时间,并将 `age` 字段的数据类型转换为 `INT`。
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scala spark sql 若该条记录第一次 进入数仓 dwd 层则 dwd_insert_time、dwd_modify_time 均存当前操作时间, 并进行数据类型转换。若该数据在进入 dwd 层时发生了合并修改,则 dwd_insert_time 时间不变,dwd_modify_time 存当前操作时间,其余列存 最新的值,必须用sql语法
可以使用 Scala Spark SQL 中的 `merge` 语法来实现该需求,具体实现如下:
```scala
import org.apache.spark.sql.functions._
import spark.implicits._
// 假设输入数据集为 inputDF,包含字段 id、name、age、dwd_insert_time、dwd_modify_time
val inputDF = Seq(
(1, "Alice", 20, "2021-01-01 10:00:00", "2021-01-01 10:00:00"),
(2, "Bob", 25, "2021-01-01 10:00:00", "2021-01-01 10:00:00")
).toDF("id", "name", "age", "dwd_insert_time", "dwd_modify_time")
// 假设输出数据集为 outputDF,包含字段 id、name、age、dwd_insert_time、dwd_modify_time
val outputDF = Seq(
(1, "Alice", 20, "2021-01-01 10:00:00", "2021-01-02 11:00:00"), // 修改 dwd_modify_time
(3, "Charlie", 30, "2021-01-02 12:00:00", "2021-01-02 12:00:00") // 新增记录
).toDF("id", "name", "age", "dwd_insert_time", "dwd_modify_time")
// 定义合并逻辑
val mergedDF = inputDF.as("input")
.merge(outputDF.as("output"), "id")
.whenMatched(
// 如果存在匹配的 id,则表示数据被修改过,更新 dwd_modify_time 和其他列的值
updateExprs = Map(
"name" -> $"output.name",
"age" -> $"output.age",
"dwd_modify_time" -> current_timestamp()
)
)
.whenNotMatched(
// 如果不存在匹配的 id,则表示是新的记录,插入当前时间作为 dwd_insert_time 和其他列的值
insertExprs = Map(
"name" -> $"output.name",
"age" -> $"output.age",
"dwd_insert_time" -> current_timestamp(),
"dwd_modify_time" -> current_timestamp()
)
)
.as("merged")
// 选择需要的列并进行数据类型转换
val resultDF = mergedDF.select(
$"merged.id",
$"merged.name",
$"merged.age".cast("int"),
$"merged.dwd_insert_time".cast("timestamp"),
$"merged.dwd_modify_time".cast("timestamp")
)
// 输出结果
resultDF.show()
```
以上代码中,我们使用 `merge` 语法将输入数据集和输出数据集合并,当存在匹配的 id 时更新 dwd_modify_time 和其他列的值,当不存在匹配的 id 时插入当前时间作为 dwd_insert_time 和其他列的值。最后选择需要的列并进行数据类型转换,输出结果。
spark sql scala 若该条记录第一次 进入数仓 dwd 层则 dwd_insert_time、dwd_modify_time 均存当前操作时间, 并进行数据类型转换。若该数据在进入 dwd 层时发生了合并修改,则 dwd_insert_time 时间不变,dwd_modify_time 存当前操作时间,其余列存 最新的值。
在 Spark SQL Scala 中,你可以使用 DataFrame 的 API 进行该操作。首先,你需要将数据加载到 DataFrame 中,然后根据业务需求对数据进行转换和处理。针对你提到的情况,可以采用以下方式进行处理:
1. 加载数据到 DataFrame 中:
```scala
val df = spark.read.format("csv").load("path/to/csv")
```
2. 判断该条记录是否第一次进入数仓 dwd 层:
```scala
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.types._
val existingCols = df.columns
val newCols = Seq("dwd_insert_time", "dwd_modify_time") ++ existingCols
val schema = StructType(newCols.map(c => StructField(c, StringType, true)))
val existingData = spark.read.table("dwd_table")
val newData = df
.join(existingData, existingData("id") === df("id"), "left_anti")
.withColumn("dwd_insert_time", current_timestamp())
.withColumn("dwd_modify_time", current_timestamp())
.select(newCols.head, newCols.tail: _*)
.withColumn("dwd_insert_time", col("dwd_insert_time").cast(TimestampType))
.withColumn("dwd_modify_time", col("dwd_modify_time").cast(TimestampType))
```
在上述代码中,我们通过读取已有的 dwd_table 表来判断该条记录是否第一次进入数仓 dwd 层,如果该记录在已有表中不存在,则认为该记录是第一次进入数仓 dwd 层,此时我们需要为新记录的 dwd_insert_time 和 dwd_modify_time 列赋值为当前时间,同时将原有的列名和值拼接到 DataFrame 中。最后,我们将时间类型转换为 TimestampType。
3. 对于已存在的记录,进行合并修改:
```scala
val existingData = spark.read.table("dwd_table")
val newData = df
.join(existingData, existingData("id") === df("id"), "inner")
.withColumn("dwd_modify_time", current_timestamp())
.select(newCols.head, newCols.tail: _*)
.withColumn("dwd_insert_time",
when(col("dwd_insert_time").isNull, current_timestamp()).otherwise(col("dwd_insert_time")))
.withColumn("dwd_modify_time", col("dwd_modify_time").cast(TimestampType))
```
在上述代码中,我们通过读取已有的 dwd_table 表来判断该记录是否已经存在于数仓 dwd 层,如果该记录已经存在,则认为该记录发生了合并修改,此时我们需要保留原有的 dwd_insert_time 值,并将 dwd_modify_time 赋值为当前时间。同时,我们需要将原有的列名和值拼接到 DataFrame 中,并将时间类型转换为 TimestampType。
4. 将处理后的数据保存到 dwd_table 表中:
```scala
newData.write.mode(SaveMode.Append).saveAsTable("dwd_table")
```
在上述代码中,我们将处理后的数据保存到 dwd_table 表中,使用 Append 模式进行追加操作。
完整的代码如下所示:
```scala
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.SaveMode
import org.apache.spark.sql.types._
val existingCols = df.columns
val newCols = Seq("dwd_insert_time", "dwd_modify_time") ++ existingCols
val schema = StructType(newCols.map(c => StructField(c, StringType, true)))
val existingData = spark.read.table("dwd_table")
val newData = df
.join(existingData, existingData("id") === df("id"), "left_anti")
.withColumn("dwd_insert_time", current_timestamp())
.withColumn("dwd_modify_time", current_timestamp())
.select(newCols.head, newCols.tail: _*)
.withColumn("dwd_insert_time", col("dwd_insert_time").cast(TimestampType))
.withColumn("dwd_modify_time", col("dwd_modify_time").cast(TimestampType))
val existingData = spark.read.table("dwd_table")
val newData = df
.join(existingData, existingData("id") === df("id"), "inner")
.withColumn("dwd_modify_time", current_timestamp())
.select(newCols.head, newCols.tail: _*)
.withColumn("dwd_insert_time",
when(col("dwd_insert_time").isNull, current_timestamp()).otherwise(col("dwd_insert_time")))
.withColumn("dwd_modify_time", col("dwd_modify_time").cast(TimestampType))
newData.write.mode(SaveMode.Append).saveAsTable("dwd_table")
```
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