如何理解这句话:根据ODS层中的业务数据表ods_order_info、ods_order_detail、ods_sku_info、ods_spu_info设计DWD层订单明细事实表dwd_fact_order_detail；

这句话的意思是根据ODS层中的业务数据表（即ods_order_info、ods_order_detail、ods_sku_info、ods_spu_info），设计DWD层的订单明细事实表（即dwd_fact_order_detail）。在数据仓库（Data Warehouse）的架构中，ODS层用于存储原始的业务数据，而DWD层则是对原始数据进行清洗、整合和加工，以便进行更高级别的分析和报表生成。

这句话的具体含义是，通过结合多个ODS层中的业务数据表，设计一个名为dwd_fact_order_detail的DWD层表，用于存储订单的详细信息。这个DWD层表可能会包含来自不同源表的数据字段，并且可能会进行一些数据清洗和转换操作，以便满足更高级别的分析需求。

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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hudi的ods库中对应表user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail中

下面是一个示例Scala代码，用于将MySQL的shtd_store库中的数据增量抽取到Hudi的ods库中的对应表中。需要注意的是，这只是一个示例代码，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。

import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._
import org.apache.hudi.QuickstartUtils.getQuickstartWriteConfigs
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}

object MysqlToHudi {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
      .appName("mysql-to-hudi")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // MySQL连接信息
    val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store"
    val user = "root"
    val password = "123456"

    // 读取user_info表
    val user_info: DataFrame = spark.read.jdbc(url, "user_info", user, password)
    user_info.write.format("org.apache.hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "update_time")
      .option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "user_id")
      .option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "city_id")
      .option(TABLE_NAME, "user_info")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save("hdfs://localhost:9000/ods/user_info")

    // 读取sku_info表
    val sku_info: DataFrame = spark.read.jdbc(url, "sku_info", user, password)
    sku_info.write.format("org.apache.hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "update_time")
      .option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "sku_id")
      .option(TABLE_NAME, "sku_info")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save("hdfs://localhost:9000/ods/sku_info")

    // 读取base_province表
    val base_province: DataFrame = spark.read.jdbc(url, "base_province", user, password)
    base_province.write.format("org.apache.hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "update_time")
      .option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "province_id")
      .option(TABLE_NAME, "base_province")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save("hdfs://localhost:9000/ods/base_province")

    // 读取base_region表
    val base_region: DataFrame = spark.read.jdbc(url, "base_region", user, password)
    base_region.write.format("org.apache.hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "update_time")
      .option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "region_id")
      .option(TABLE_NAME, "base_region")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save("hdfs://localhost:9000/ods/base_region")

    // 读取order_info表
    val order_info: DataFrame = spark.read.jdbc(url, "order_info", user, password)
    order_info.write.format("org.apache.hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "update_time")
      .option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "order_id")
      .option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "user_id")
      .option(TABLE_NAME, "order_info")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save("hdfs://localhost:9000/ods/order_info")

    // 读取order_detail表
    val order_detail: DataFrame = spark.read.jdbc(url, "order_detail", user, password)
    order_detail.write.format("org.apache.hudi")
      .options(getQuickstartWriteConfigs)
      .option(PRECOMBINE_FIELD_OPT_KEY, "update_time")
      .option(RECORDKEY_FIELD_OPT_KEY, "detail_id")
      .option(PARTITIONPATH_FIELD_OPT_KEY, "order_id")
      .option(TABLE_NAME, "order_detail")
      .mode(SaveMode.Append)
      .save("hdfs://localhost:9000/ods/order_detail")

    spark.stop()
  }
}

在示例代码中，我们使用SparkSession连接MySQL数据库，并使用`read.jdbc`方法读取各个表的数据。然后，我们使用Hudi提供的API将数据写入到对应的Hudi表中，例如，对于`user_info`表，我们需要指定Hudi表的主键、分区键、表名等信息，并将数据保存到HDFS上的对应路径中。这样，我们就可以将MySQL中的数据增量抽取到Hudi的ods库中了。

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。

以下为伪代码，实现过程需要根据实际情况进行调整：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object IncrementalETL {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("Incremental ETL")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    // 从MySQL中增量读取user_info表数据
    val user_info =
      spark.read
        .jdbc(
          url = "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store",
          table = "user_info",
          column = "update_time",
          lowerBound = getLowerBound("user_info"),
          upperBound = System.currentTimeMillis(),
          numPartitions = 10,
          connectionProperties = getProperties()
        )

    // 将读取到的数据存储到Hive中的ods库中的user_info表
    user_info.write
      .mode("append")
      .insertInto("ods.user_info")

    // 从MySQL中增量读取sku_info表数据
    val sku_info =
      spark.read
        .jdbc(
          url = "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store",
          table = "sku_info",
          column = "update_time",
          lowerBound = getLowerBound("sku_info"),
          upperBound = System.currentTimeMillis(),
          numPartitions = 10,
          connectionProperties = getProperties()
        )

    // 将读取到的数据存储到Hive中的ods库中的sku_info表
    sku_info.write
      .mode("append")
      .insertInto("ods.sku_info")

    // 从MySQL中增量读取base_province表数据
    val base_province =
      spark.read
        .jdbc(
          url = "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store",
          table = "base_province",
          column = "update_time",
          lowerBound = getLowerBound("base_province"),
          upperBound = System.currentTimeMillis(),
          numPartitions = 10,
          connectionProperties = getProperties()
        )

    // 将读取到的数据存储到Hive中的ods库中的base_province表
    base_province.write
      .mode("append")
      .insertInto("ods.base_province")

    // 从MySQL中增量读取base_region表数据
    val base_region =
      spark.read
        .jdbc(
          url = "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store",
          table = "base_region",
          column = "update_time",
          lowerBound = getLowerBound("base_region"),
          upperBound = System.currentTimeMillis(),
          numPartitions = 10,
          connectionProperties = getProperties()
        )

    // 将读取到的数据存储到Hive中的ods库中的base_region表
    base_region.write
      .mode("append")
      .insertInto("ods.base_region")

    // 从MySQL中增量读取order_info表数据
    val order_info =
      spark.read
        .jdbc(
          url = "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store",
          table = "order_info",
          column = "update_time",
          lowerBound = getLowerBound("order_info"),
          upperBound = System.currentTimeMillis(),
          numPartitions = 10,
          connectionProperties = getProperties()
        )

    // 将读取到的数据存储到Hive中的ods库中的order_info表
    order_info.write
      .mode("append")
      .insertInto("ods.order_info")

    // 从MySQL中增量读取order_detail表数据
    val order_detail =
      spark.read
        .jdbc(
          url = "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store",
          table = "order_detail",
          column = "update_time",
          lowerBound = getLowerBound("order_detail"),
          upperBound = System.currentTimeMillis(),
          numPartitions = 10,
          connectionProperties = getProperties()
        )

    // 将读取到的数据存储到Hive中的ods库中的order_detail表
    order_detail.write
      .mode("append")
      .insertInto("ods.order_detail")

    // 关闭SparkSession
    spark.stop()
  }

  // 获取MySQL连接属性
  def getProperties(): Properties = {
    val properties = new Properties()
    properties.put("user", "root")
    properties.put("password", "123456")
    properties.put("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")
    properties
  }

  // 获取每个表的最小更新时间
  def getLowerBound(table: String): Long = {
    // 从Hive中获取已经抽取到的最大更新时间
    val maxUpdateTime = spark.sql(s"select max(update_time) from ods.$table").collect()(0)(0).toString.toLong
    // 如果表没有数据，返回0
    if (maxUpdateTime == null) 0 else maxUpdateTime
  }
}