SHOW CREATE TABLE `dws_0402_glsx_src1`

`SHOW CREATE TABLE dws_0402_glsx_src1` 是 SQL 中的一个命令，用于显示名为 `dws_0402_glsx_src1` 的表的创建语句。这个命令可以帮助你了解表的结构，包括字段名、字段类型、键约束、索引以及其他相关信息。

当你执行这个命令时，MySQL 将返回类似于下面的信息（假设这是一个简单的表）：

CREATE TABLE `dws_0402_glsx_src1` (
  `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` VARCHAR(255) NOT NULL,
  `created_at` TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`),
  INDEX `idx_name` (`name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

其中：
- `id` 是主键列，
- `name` 和 `created_at` 是其他非空字段，
- 使用的是 InnoDB 存储引擎，
- 字符集设为 utf8mb4。

相关问题

#!/bin/bash day1=$(date +%Y%m%d) day2=$(date -d "yesterday" +%Y%m%d) cd /ftpdata/receive/eda_in/in_1851 gunzip *.gz mv 10000_ACCOUNT_BASE_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_account_base.dat mv 10000_ACCOUNT_MANAGER_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_account_manager.dat mv 10000_CONSOLE_USER_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_console_user.dat mv 10000_REPORT_CRM_MASTER_ORDER_CONFIG_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_report_crm_master_order_config.dat mv 10000_INNER_ORDER_ITEM_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_inner_order_item.dat mv 10000_REPORT_RESOURCE_SCORE_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_report_resource_score.dat mv 10000_REPORT_PAYMENT_PLAN_PREVIEW_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_report_payment_plan_preview.dat mv 10000_ORDERS_ITEM_DEVELOPMENT_DETAIL_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_orders_item_development_detail.dat mv 10000_REPORT_ONE_CORD_ONE_PERSON_MANAGER_LIST_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_1code1person_manager_list.dat mv 10000_CLOUD_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_cloud.dat mv 10000_REPORT_OPOE_CUSTOMER_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_report_opoe_customer.dat mv 10000_CLOUD_ACTIVE_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_Cloud_active.dat mv 10000_BUSI_ORDER_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_busi_order.dat mv 10000_BUSI_ORDER_ITEM_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_busi_order_item.dat mv 10000_REPORT_IAM_IDENTITY_DB_${day1}_${day2}_D_00_0001.DAT /data/gbase/impdata/dws_db/dws_db_dws_in_1851_iam_identity.dat exit 0 什么意思

这段脚本是一个简单的Bash脚本，它的主要功能是将指定目录下的文件解压缩（使用gunzip命令），然后将解压后的文件移动到指定目录下（使用mv命令）。其中，脚本中使用了一些变量来获取日期信息，并将日期信息作为文件名的一部分。最后，脚本以退出码0退出。

具体来说，脚本的执行过程如下：

1. 获取当前日期和昨天的日期，并将其保存在day1和day2变量中。
2. 进入指定目录`/ftpdata/receive/eda_in/in_1851`。
3. 使用gunzip命令解压缩该目录下的所有.gz文件。
4. 将解压缩后的文件按照指定的命名规则移动到`/data/gbase/impdata/dws_db`目录下的相应位置。
5. 最后一行的`exit 0`表示脚本成功执行，并以退出码0退出。

这个脚本的作用可能是将某个特定日期的数据文件从一个目录移动到另一个目录，以供后续处理或分析使用。

scala spark 将 dwd 库中表的数据关联到 dws 库中 table12 的分区表，分区字段为 etl_date，类型为 String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式 为 yyyyMMdd），并添加 dws_insert_user、dws_insert_time、dws_modify_user、 dws_modify_time 四列，其中 dws_insert_user、dws_modify_user 均填写 “user1”，dws_insert_time、dws_modify_time 均填写当前操作时间（年 月日必须是今天，时分秒只需在比赛时间范围内即可），并进行数据类型转 换

假设我们的dwd库中有一个表叫做dwd_table，我们需要将其关联到dws库中的table12分区表中，可以按照下面的步骤进行操作：

1. 创建dws库中的table12分区表，并定义分区字段etl_date，创建四个额外的列dws_insert_user、dws_insert_time、dws_modify_user、dws_modify_time：

spark.sql("CREATE TABLE dws.table12 (col1 String, col2 Int, etl_date String) PARTITIONED BY (etl_date String) " +
  "TBLPROPERTIES('parquet.compress'='SNAPPY', 'parquet.compression.codec'='snappy')")
spark.sql("ALTER TABLE dws.table12 ADD COLUMNS (dws_insert_user String, dws_insert_time Timestamp, " +
  "dws_modify_user String, dws_modify_time Timestamp)")

2. 获取比赛日的前一天日期，并将其转换为字符串格式：

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

val dtFormatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd")
val etl_date = dtFormatter.format(LocalDate.now().minusDays(1))

3. 将dwd_table中的数据关联到dws库中的table12分区表中，分区字段为etl_date，同时添加四个额外的列：

val insert_user = "user1"
val modify_user = "user1"
val insert_time = java.sql.Timestamp.valueOf(java.time.LocalDateTime.now())
val modify_time = java.sql.Timestamp.valueOf(java.time.LocalDateTime.now())

spark.sql(s"INSERT INTO dws.table12 PARTITION(etl_date='$etl_date')" +
  s"SELECT col1, col2, '$etl_date', '$insert_user', '$insert_time', '$modify_user', '$modify_time' " +
  "FROM dwd.dwd_table")

4. 对添加的四个列进行数据类型转换：

spark.sql("ALTER TABLE dws.table12 " +
  "CHANGE COLUMN dws_insert_time dws_insert_time Timestamp " +
  "CHANGE COLUMN dws_modify_time dws_modify_time Timestamp")

这样，我们就完成了将dwd库中表的数据关联到dws库中table12的分区表中，并添加四个额外列的操作。