时间类型不变 还是LocalDateTime

根据提供的引用内容，可以得出结论：时间类型不变，仍然是LocalDateTime。

在引用中提到，LocalDateTime没有时区，无法确定某一时刻。而在引用中，虽然对于获取当前日期和时间的代码进行了改写，但仍然是使用LocalDateTime来表示日期和时间。

因此，无论是在引用还是引用中，时间类型都是不变的，仍然是LocalDateTime。

相关问题

LocalDateTime类型如何减去一个月

`LocalDateTime`类型表示日期和时间，但它本身并不包含月份的概念。如果你想要从`LocalDateTime`中减去一个月，你需要结合`MonthValue`类来计算新的日期。以下是一个简单的示例：

import java.time.LocalDateTime;
import java.time.Month;
import java.time.temporal.ChronoUnit;

LocalDateTime originalDateTime = LocalDateTime.now(); // 假设这是你要减去一个月的当前日期

// 获取当前月的数值
int currentMonthNum = Month.JANUARY.getValue(); // 或者Month.of(originalDateTime.getMonthValue());

// 减去一个月，注意我们不能直接减去MonthValue，而是需要通过ChronoUnit.DAYS_PER_MONTH来转换
MonthResult nextMonth = Month.of(currentMonthNum - 1); // 因为月份是从1开始的，所以减一
LocalDate nextDay = originalDateTime.toLocalDate().minusMonths(nextMonth);

// 将日期转换回LocalDateTime，因为LocalDateTime需要时间和日期都有值
LocalDateTime oneMonthLater = LocalDateTime.of(nextDay, originalDateTime.getHour(), originalDateTime.getMinute(), originalDateTime.getSecond(), originalDateTime.getNano());

System.out.println(oneMonthLater);

在这个例子中，`oneMonthLater`就是原始日期减去一个月后的结果。如果需要保持小时、分钟等不变，就按照上述操作即可。

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）数据库用户名为root密码为123456

以下是Scala代码实现:

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import java.sql.DriverManager
import java.time.LocalDateTime
import java.time.format.DateTimeFormatter

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

    //初始化SparkSession
    val spark = SparkSession.builder().appName("IncrementalDataLoader").enableHiveSupport().getOrCreate()

    //获取MySQL中的新数据
    val mysqlDF = spark.read.format("jdbc")
      .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store")
      .option("dbtable", "user_info")
      .option("user", "root")
      .option("password", "123456")
      .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
      .load()

    //获取ods库中user_info表中的最大操作时间
    val max_operate_time = spark.sql("select max(operate_time) from ods.user_info")
      .first()
      .getTimestamp(0)

    val max_create_time = spark.sql("select max(create_time) from ods.user_info")
      .first()
      .getTimestamp(0)

    //筛选出新数据
    val newDF = mysqlDF.filter(row => {
      val operate_time = row.getTimestamp(0)
      val create_time = row.getTimestamp(1)
      operate_time.after(max_operate_time) || create_time.after(max_create_time)
    })

    //获取当前时间及前一天的日期
    val time_formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd")
    val date = LocalDateTime.now().minusDays(1).format(time_formatter)

    //将新增数据添加静态分区
    newDF.write.format("hive")
      .option("hive.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict")
      .option("hive.exec.dynamic.partition", "true")
      .option("hive.partition.mode", "nonstrict")
      .option("hive.mapred.supports.subdirectories", "true")
      .option("hive.exec.max.dynamic.partitions", "2048")
      .option("hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode", "256")
      .option("partition_cols", "date")
      .insertInto("ods.user_info")
  }
}

说明：

1. 首先，我们从MySQL中读取增量数据，并使用SparkSession初始化一个Spark应用程序。

2. 然后，我们查询ods库中user_info表的最大操作时间和创建时间。这可以帮助我们确定新增数据的最新时间。

3. 下一步，我们使用过滤器筛选出新增的数据。

4. 接下来，我们获取当前时间及前一天的日期，用于添加静态分区。

5. 最后，我们将新增数据写入ods库中user_info表，并为分区添加静态分区。

注意：

1. 要将代码中的MySQL连接URL、用户名、密码修改为你自己的MySQL连接URL、用户名和密码。

2. 确保已经创建了ods.user_info表，并且分区字段名为date，类型为String。