抽取shtd_store库中sku_info的增量数据进入Hive的ods库中表sku_info。根据ods.sku_info表中create_time作为增量字段，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段类型为String，且值为当前日期的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）

INSERT INTO TABLE ods.sku_info PARTITION(dt='20220101')
SELECT *
FROM shtd_store.sku_info
WHERE create_time >= '2022-01-01';

其中，分区字段值为当前日期的前一天，需要使用Hive函数进行计算：

INSERT INTO TABLE ods.sku_info PARTITION(dt=from_unixtime(unix_timestamp()-86400,'yyyyMMdd'))
SELECT *
FROM shtd_store.sku_info
WHERE create_time >= '2022-01-01';

这样可以将shtd_store库中create_time大于等于2022-01-01的sku_info数据抽取到ods库中的sku_info表中，并且添加了静态分区，分区字段为当前日期的前一天日期。

相关问题

1、 抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入hive的ods库中表user_info。根据o

### 回答1：
首先，我们需要了解shtd_store库中user_info表的结构以及数据变更情况。

然后，我们可以通过将shtd_store库中user_info表与ods库中的user_info表进行对比，找出增量数据。根据o的条件进行筛选，并将增量数据插入到ods库中的user_info表中。

在实现过程中，可以使用Sqoop或其他数据传输工具来从shtd_store库中抽取增量数据，并将其转换为hive表，最后通过hive语句将数据插入到ods库中的user_info表中。同时，为确保数据准确性，可以对插入的数据进行验证和修正。

需要注意的是，增量数据的抽取和插入应该定时进行，避免因为数据延迟或未抽取到导致数据不准确的情况发生。另外，在进行数据抽取和插入的过程中，要确保数据的安全性和完整性，避免数据泄露或损坏。

### 回答2：
追加模式，即在ods库中的user_info表中新增抽取出来的shtd_store库中user_info表的数据。
首先，需要在hive中创建ods库和表user_info，创建语句如下：

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS ods;
USE ods;

CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_info (
  id INT,
  name STRING,
  age INT,
  sex STRING
) 
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';

然后，使用sqoop工具抽取shtd_store库中user_info表的增量数据到hive的ods库中的user_info表中，命令如下：

sqoop job --create incr_import -- import \
--incremental append \
--check-column id \
--last-value 0 \
--connect jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store \
--username root \
--password password \
--table user_info \
--hive-import \
--hive-database ods \
--hive-table user_info \
--fields-terminated-by ',' \
--target-dir /user/hive/warehouse/ods.db/user_info \
--delete-target-dir \
--null-string '\\N' \
--null-non-string '\\N'

其中，--incremental append表示追加模式，--check-column id表示检查增量数据的字段，--last-value 0表示从id为0的数据开始增量抽取。同时，--hive-import表示将数据导入到hive表中，--hive-database ods表示数据的目标数据库是ods，--hive-table user_info表示数据的目标表名为user_info。

最后，可以在hive中查询是否成功抽取出了增量数据：

SELECT * FROM ods.user_info;

以上就是抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入hive的ods库中表user_info的步骤和方法。

### 回答3：
1、 抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入hive的ods库中表user_info。根据o
ds库中表user_info的设计，该表包含user_id、user_name、user_age、user_gender、user_address、user_phone等字段。增量数据是指shtd_store库中user_info表中被更改或新增的记录。

首先，在hive中连接到shtd_store库，使用sqoop命令抽取shtd_store库中user_info表中的增量数据，并将数据导入到ods库中表user_info中。具体命令如下：

sqoop import \
--connect jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store \
--username root \
--password password \
--table user_info \
--incremental append \
--check-column modified_time \
--last-value "2019-12-20 00:00:00" \
--hive-import \
--hive-database ods \
--hive-table user_info \
--create-hive-table \
--fields-terminated-by '\t' \
--lines-terminated-by '\n'

以上命令的作用是连接到shtd_store库中的user_info表，并指定使用增量抽取模式（incremental append）。check-column指定用哪个字段进行增量抽取，last-value指定上一次抽取的时间点。--hive-import表示将数据导入到hive中，--hive-database指定导入到哪个库，--hive-table指定导入到哪个表，--create-hive-table表示如果表不存在则创建表，--fields-terminated-by和--lines-terminated-by分别指定字段和行的分隔符。

抽取完成后，可以在hive中查询ods库中的user_info表，确认数据已经成功导入。根据设计，可以通过user_id作为主键来查询和更新user_info表中的记录。如果存在重复记录，可以根据modified_time字段进行去重，保留最新更新的记录。

以上就是抽取shtd_store库中user_info的增量数据进入hive的ods库中表user_info的详细步骤和方法。

scala编写抽取shtd_store库中sku_info的增量数据进入Hive的ods库中表sku_info。根据ods.sku_info表中create_time作为增量字段，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）数据库用户名为root数据库密码为123456

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object IncrementalDataExtract {

def main(args: Array[String]): Unit = {

val spark = SparkSession.builder.appName("IncrementalDataExtract").enableHiveSupport().getOrCreate()

val jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store"
val username = "root"
val password = "123456"

val startDate = args(0) // 增量抽取的起始日期，格式为yyyyMMdd
val endDate = args(1) // 增量抽取的结束日期，格式为yyyyMMdd

val odsTable = "ods.sku_info"

// 创建静态分区，分区字段为dt，值为当前比赛日的前一天日期
val dt = java.time.LocalDate.now.minusDays(1).toString.replaceAll("-", "")
spark.sql(s"ALTER TABLE $odsTable ADD IF NOT EXISTS PARTITION (dt=$dt)")

// 查询增量数据
val incrementalData = spark.read.format("jdbc")
.option("url", jdbcUrl)
.option("dbtable", s"(SELECT * FROM sku_info WHERE create_time >= '$startDate' AND create_time <= '$endDate') AS incremental_data")
.option("user", username)
.option("password", password)
.load()

// 将增量数据保存到ods表中
incrementalData.write.mode("append").insertInto(odsTable)

spark.stop()
}

}