spark抽取ods库中customer_inf表中昨天的分区（任务一生成的分区）数据，并结合dim_customer_inf最新分区现有的数据，根据customer_id合并数据到dwd库中

可以使用Spark SQL中的join操作，将ods库中customer_inf表中昨天的分区数据与dim_customer_inf最新分区现有的数据根据customer_id进行合并，然后将合并后的数据存储到dwd库中。具体代码实现需要根据具体的数据结构和业务逻辑进行编写。

相关问题

spark抽取ods库中customer_inf表中昨天的分区（任务一生成的分区）数据

可以使用以下代码来抽取ods库中customer_inf表中昨天的分区数据：

SELECT * FROM ods.customer_inf WHERE dt = date_sub(current_date(), 1)

其中，date_sub(current_date(), 1) 表示昨天的日期。

抽取ods库中customer_inf表中昨天的分区（任务一生成的分区）数据，并结合dim_customer_inf最新分区现有的数据，根据customer_id合并数据到dwd库中

你可以使用以下 SQL 语句来抽取ods库中customer_inf表中昨天的分区数据，并结合dim_customer_inf最新分区现有的数据，根据customer_id合并数据到dwd库中：

INSERT INTO dwd.customer_inf
SELECT
COALESCE(o.customer_id, d.customer_id) AS customer_id,
COALESCE(o.customer_name, d.customer_name) AS customer_name,
COALESCE(o.customer_age, d.customer_age) AS customer_age,
COALESCE(o.customer_gender, d.customer_gender) AS customer_gender,
COALESCE(o.customer_address, d.customer_address) AS customer_address,
COALESCE(o.customer_phone, d.customer_phone) AS customer_phone,
COALESCE(o.customer_email, d.customer_email) AS customer_email,
COALESCE(o.customer_create_time, d.customer_create_time) AS customer_create_time,
COALESCE(o.customer_update_time, d.customer_update_time) AS customer_update_time
FROM
ods.customer_inf_$yesterday o
FULL OUTER JOIN
dim.dim_customer_inf d
ON
o.customer_id = d.customer_id;

其中，$yesterday 是昨天的日期，可以使用相应的函数来获取。