def getCons (dateTime: DateTime = null) ={ val tableName = DW + Cons.READ_TABLE_NAME sparkSession.catalog.refreshTable(tablename) val cConsRDD = sql(s"select * from ${tableName} ") .as[Cons] .rdd if(dateTime == null) cConsRDD else cConsRDD .filter(x => TimeUtils.filterLastInsert(dateTime,x.lastInsertDate)) }

这是一个Scala函数，用于从指定的表中获取Cons对象的RDD（分布式数据集）。函数接受一个可选的dateTime参数，用于过滤最后插入日期在指定日期之后的Cons对象。

首先，函数使用传入的dateTime参数和默认值null来确定要查询的表名，然后使用SparkSession的catalog.refreshTable()方法刷新表的元数据信息。

接下来，函数使用SparkSession的sql()方法执行SQL查询，从表中选择所有列，并将结果转换为Cons对象的Dataset。然后，将Dataset转换为RDD。

如果dateTime参数为null，则直接返回所有的Cons对象的RDD。否则，使用filter()方法过滤出最后插入日期在指定日期之后的Cons对象，并返回过滤后的RDD。

注意：在代码中，DW和TimeUtils是预定义的变量或类，具体实现需要根据上下文来确定。

相关问题

解释以下代码：def getCons (dateTime: DateTime = null) ={ val tableName = DW + Cons.READ_TABLE_NAME sparkSession.catalog.refreshTable(tablename) val cConsRDD = sql(s"select * from ${tableName} ") .as[Cons] .rdd if(dateTime == null) cConsRDD else cConsRDD .filter(x => TimeUtils.filterLastInsert(dateTime,x.lastInsertDate)) }

这段代码定义了一个名为getCons的函数，该函数接受一个可选的DateTime类型的dateTime参数，默认值为null。

在函数内部，首先定义了一个变量tableName，它是由DW和Cons.READ_TABLE_NAME拼接而成的表名字符串。

接下来，使用sparkSession.catalog.refreshTable()方法刷新该表的元数据信息。

然后，使用sql()方法执行SQL查询语句，从表中选择所有列，并将查询结果转换为Cons对象的Dataset。

接着，将Dataset转换为RDD（分布式数据集）。

接下来是一个条件判断语句。如果dateTime参数为null，则直接返回cConsRDD，即所有Cons对象的RDD。

否则，使用filter()方法对cConsRDD进行过滤，过滤条件是通过TimeUtils.filterLastInsert()方法判断最后插入日期是否在指定日期之后。这个方法接受两个参数：dateTime和x.lastInsertDate，其中x是RDD中的每个元素（即Cons对象）。只有满足过滤条件的元素才会被保留在过滤后的RDD中。

最后，返回过滤后的RDD。

需要注意的是，在代码中，DW和TimeUtils都是预定义的变量或类，具体实现需要根据上下文来确定。

def getRedundance(dateTime: DateTime = null)={val tableName = DW + CollObjRedundance.READ_TABLE_NAME sparkSession.catalog.refeshTable(tableName) val redundanceRDD = sql(s"select * from ${tableName}") .as[CollObjRedundance] .rdd if(dateTime == null) redundanceRDD else redundance .filter(x => TimeUtils.filterLastInsert(dataTime,x.lastInsertDate))}

这段代码定义了一个名为`getRedundance`的方法，它接受一个可选的`DateTime`类型参数`dateTime`。下面是对代码的逐行解释：

1. `val tableName = DW + CollObjRedundance.READ_TABLE_NAME`：声明一个名为`tableName`的常量，其值为字符串拼接结果，其中`DW`是一个变量，`CollObjRedundance.READ_TABLE_NAME`是一个常量。
2. `sparkSession.catalog.refeshTable(tableName)`：刷新SparkSession中指定表名的元数据信息。
3. `val redundanceRDD = sql(s"select * from ${tableName}") .as[CollObjRedundance] .rdd`：执行一个SQL查询语句，将查询结果转换为Dataset[CollObjRedundance]类型，并将其转换为RDD[CollObjRedundance]类型，并将结果赋值给`redundanceRDD`变量。
4. `if(dateTime == null) redundanceRDD else redundance .filter(x => TimeUtils.filterLastInsert(dataTime,x.lastInsertDate))`：如果传入的`dateTime`参数为空，则返回`redundanceRDD`；否则，对`redundanceRDD`进行过滤操作，根据传入的`dateTime`参数和每个元素的`lastInsertDate`字段进行筛选。

请注意，在代码的最后一行中，应该将`dataTime`更正为`dateTime`以保证代码的正确性。