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

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：

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`。

相关问题

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：

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：

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：

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：

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：

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：

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")