如果在idea创建工程，采用Scala语言和sparksql,如何实现上述案例。

好的，下面是在Idea中使用Scala语言和SparkSQL实现上述案例的步骤：

1. 新建Scala项目

首先，在Idea中新建一个Scala项目。在创建项目时，需要选择“SBT”作为项目构建工具。

2. 添加依赖

在`build.sbt`文件中添加以下依赖：

name := "sparksql-mysql-to-hudi"

version := "0.1"

scalaVersion := "2.12.10"

libraryDependencies ++= Seq(
  "org.apache.spark" %% "spark-core" % "3.1.1",
  "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "3.1.1",
  "org.apache.hudi" % "hudi-spark-bundle" % "0.9.0",
  "mysql" % "mysql-connector-java" % "8.0.23"
)

其中，`org.apache.spark`和`org.apache.hudi`是Spark和Hudi的依赖，`mysql`是MySQL JDBC驱动的依赖。

3. 编写代码

编写代码前，需要在本地安装并启动一个MySQL数据库，并且创建一个数据库和一张表。

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions
import org.apache.hudi.common.model.HoodieRecord
import org.apache.hudi.common.util.{CommitUtils, Option}
import org.apache.hudi.common.util.collection.Pair
import org.apache.hudi.config.HoodieWriteConfig
import org.apache.hudi.hive.MultiPartKeysValueExtractor
import org.apache.hudi.keygen.SimpleKeyGenerator

object MySQLToHudi {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // Create SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("MySQLToHudi")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // Define MySQL connection properties
    val jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/test"
    val connectionProperties = new java.util.Properties()
    connectionProperties.setProperty("user", "root")
    connectionProperties.setProperty("password", "123456")
    connectionProperties.setProperty("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver")

    // Read data from MySQL and create a temporary view
    val df = spark.read.jdbc(jdbcUrl, "user", connectionProperties)
    df.createOrReplaceTempView("user")

    // Create Hudi Properties object
    val hudiProps = HoodieWriteConfig.newBuilder()
      .withPath("/path/to/hudi_dataset")
      .withPreCombineField("")
      .withSchema(getSchema)
      .withParallelism(2, 2)
      .withDeleteParallelism(2)
      .forTable("hudi_table")
      .build()

    // Define the write options
    val writeOptions = DataSourceWriteOptions
      .builder()
      .withRecordKeyField("id")
      .withPartitionPathField("id")
      .withPreCombineKey("timestamp")
      .withTableType("COPY_ON_WRITE")
      .withKeyGeneratorClass(classOf[SimpleKeyGenerator].getName)
      .withPath("/path/to/hudi_dataset")
      .build()

    // Write data to Hudi
    df.write
      .format("org.apache.hudi")
      .options(writeOptions.asMap())
      .option(HoodieWriteConfig.TABLE_NAME, "hudi_table")
      .mode("append")
      .save("/path/to/hudi_dataset")
  }

  def getSchema: StructType = {
    StructType(Seq(
      StructField("id", IntegerType),
      StructField("name", StringType),
      StructField("age", IntegerType),
      StructField("timestamp", LongType)
    ))
  }
}

其中，`jdbcUrl`和`connectionProperties`需要根据实际情况填写。读取的表名为`user`，可以根据实际情况修改。将数据写入Hudi时，需要定义Hudi的相关配置，如路径、表名、表类型、分区字段、记录键、预合并键等，这些参数需要根据实际情况进行修改。`getSchema`方法定义了数据的schema，也需要根据实际情况进行修改。

4. 运行代码

在Idea中运行代码即可将MySQL中的数据读取到SparkSQL中，并将数据保存到Hudi中。

需要注意的是，如果运行时遇到MySQL连接问题，可能需要在`build.sbt`文件中添加对应的MySQL JDBC驱动版本。如果遇到Hudi相关的问题，可能需要查看Hudi的官方文档，了解相关配置和API的使用。